Standard-Deviation-Inspired Regularization for Improving Adversarial Robustness
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Fakorede, Olukorede, Atsague, Modeste, Tian, Jin |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Improving Adversarial Training using Vulnerability-Aware Perturbation Budget
von: Fakorede, Olukorede, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fakorede, Olukorede, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exploring the Adversarial Frontier: Quantifying Robustness via Adversarial Hypervolume
von: Guo, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Importance of Backbone to the Adversarial Robustness of Object Detectors
von: Li, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Evaluating the Evaluators: Trust in Adversarial Robustness Tests
von: Cinà, Antonio Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cinà, Antonio Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Impact of Scaling Training Data on Adversarial Robustness
von: Zimmerli, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zimmerli, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Improving the Transferability of Adversarial Attacks by an Input Transpose
von: Wan, Qing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wan, Qing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Impact of Architectural Modifications on Deep Learning Adversarial Robustness
von: Juraev, Firuz, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Juraev, Firuz, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sy-FAR: Symmetry-based Fair Adversarial Robustness
von: Najjar, Haneen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Najjar, Haneen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Million-Scale Adversarial Robustness Evaluation With Stronger Individual Attacks
von: Xie, Yong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xie, Yong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Crafting Adversarial Inputs for Large Vision-Language Models Using Black-Box Optimization
von: Guan, Jiwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Guan, Jiwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Improving Robustness to Model Inversion Attacks via Sparse Coding Architectures
von: Dibbo, Sayanton V., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dibbo, Sayanton V., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarial Detection by Approximation of Ensemble Boundary
von: Windeatt, T.
Veröffentlicht: (2022)
von: Windeatt, T.
Veröffentlicht: (2022)
GLEAN: Generative Learning for Eliminating Adversarial Noise
von: Kim, Justin Lyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kim, Justin Lyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fingerprinting Image-to-Image Generative Adversarial Networks
von: Li, Guanlin, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Li, Guanlin, et al.
Veröffentlicht: (2021)
AR-GAN: Generative Adversarial Network-Based Defense Method Against Adversarial Attacks on the Traffic Sign Classification System of Autonomous Vehicles
von: Salek, M Sabbir, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Salek, M Sabbir, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Towards Understanding Dual BN In Hybrid Adversarial Training
von: Zhang, Chenshuang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Chenshuang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Interpretation of Neural Networks is Susceptible to Universal Adversarial Perturbations
von: Oskouie, Haniyeh Ehsani, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Oskouie, Haniyeh Ehsani, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Undermining Image and Text Classification Algorithms Using Adversarial Attacks
von: Lunga, Langalibalele, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lunga, Langalibalele, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarial attacks and defenses in explainable artificial intelligence: A survey
von: Baniecki, Hubert, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Baniecki, Hubert, et al.
Veröffentlicht: (2023)
DIFFender: Diffusion-Based Adversarial Defense against Patch Attacks
von: Kang, Caixin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kang, Caixin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Survey on Physical Adversarial Attacks against Face Recognition Systems
von: Wang, Mingsi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Mingsi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AdvSecureNet: A Python Toolkit for Adversarial Machine Learning
von: Catal, Melih, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Catal, Melih, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GASP: Efficient Black-Box Generation of Adversarial Suffixes for Jailbreaking LLMs
von: Basani, Advik Raj, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Basani, Advik Raj, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Pixel Seal: Adversarial-only training for invisible image and video watermarking
von: Souček, Tomáš, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Souček, Tomáš, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MOS-Attack: A Scalable Multi-objective Adversarial Attack Framework
von: Guo, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Real-world Adversarial Defense against Patch Attacks based on Diffusion Model
von: Wei, Xingxing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wei, Xingxing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Securing Visually-Aware Recommender Systems: An Adversarial Image Reconstruction and Detection Framework
von: Yin, Minglei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yin, Minglei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
DarkLLM: Learning Language-Driven Adversarial Attacks with Large Language Models
von: Sun, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sun, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Reinforcement Learning Platform for Adversarial Black-box Attacks with Custom Distortion Filters
von: Sarkar, Soumyendu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sarkar, Soumyendu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Understanding Key Point Cloud Features for Development Three-dimensional Adversarial Attacks
von: Naderi, Hanieh, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Naderi, Hanieh, et al.
Veröffentlicht: (2022)
SPQR: A Standardized Benchmark for Modern Safety Alignment Methods in Text-to-Image Diffusion Models
von: Alam, Mohammed Talha, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Alam, Mohammed Talha, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stop Reasoning! When Multimodal LLM with Chain-of-Thought Reasoning Meets Adversarial Image
von: Wang, Zefeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Zefeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Semi-Supervised Adversarial Training via Latent Clustering-Based Data Reduction
von: Ghosh, Somrita, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ghosh, Somrita, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Group-based Robustness: A General Framework for Customized Robustness in the Real World
von: Lin, Weiran, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lin, Weiran, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Efficient Black-box Adversarial Attacks via Bayesian Optimization Guided by a Function Prior
von: Cheng, Shuyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cheng, Shuyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Survey on the Application of Generative Adversarial Networks in Cybersecurity: Prospective, Direction and Open Research Scopes
von: Arifin, Md Mashrur, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Arifin, Md Mashrur, et al.
Veröffentlicht: (2024)
L-AutoDA: Leveraging Large Language Models for Automated Decision-based Adversarial Attacks
von: Guo, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PuriDefense: Randomized Local Implicit Adversarial Purification for Defending Black-box Query-based Attacks
von: Guo, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Proactive Adversarial Defense: Harnessing Prompt Tuning in Vision-Language Models to Detect Unseen Backdoored Images
von: Stein, Kyle, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Stein, Kyle, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A White-Box False Positive Adversarial Attack Method on Contrastive Loss Based Offline Handwritten Signature Verification Models
von: Guo, Zhongliang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Guo, Zhongliang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
Improving Adversarial Training using Vulnerability-Aware Perturbation Budget
von: Fakorede, Olukorede, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Exploring the Adversarial Frontier: Quantifying Robustness via Adversarial Hypervolume
von: Guo, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
On the Importance of Backbone to the Adversarial Robustness of Object Detectors
von: Li, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Evaluating the Evaluators: Trust in Adversarial Robustness Tests
von: Cinà, Antonio Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
The Impact of Scaling Training Data on Adversarial Robustness
von: Zimmerli, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)