ADAGE: Active Defenses Against GNN Extraction
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Xu, Jing, Boenisch, Franziska, Dziedzic, Adam |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
CDI: Copyrighted Data Identification in Diffusion Models
di: Dubiński, Jan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dubiński, Jan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Prototypes for Imbalanced Transfer Learning
di: Wahdany, Dariush, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wahdany, Dariush, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Privacy Risk of In-context Learning
di: Duan, Haonan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Duan, Haonan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Have it your way: Individualized Privacy Assignment for DP-SGD
di: Boenisch, Franziska, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Boenisch, Franziska, et al.
Pubblicazione: (2023)
On Stealing Graph Neural Network Models
di: Podhajski, Marcin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Podhajski, Marcin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Open LLMs are Necessary for Current Private Adaptations and Outperform their Closed Alternatives
di: Hanke, Vincent, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hanke, Vincent, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adversarial Attacks and Defenses on Graph-aware Large Language Models (LLMs)
di: Olatunji, Iyiola E., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Olatunji, Iyiola E., et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Federated Learning With Time-Adaptive Privacy Spending
di: Kiani, Shahrzad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kiani, Shahrzad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pruning Graphs by Adversarial Robustness Evaluation to Strengthen GNN Defenses
di: Wang, Yongyu
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yongyu
Pubblicazione: (2025)
On the Robustness of Graph Reduction Against GNN Backdoor
di: Zhu, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhu, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Personalized Differential Privacy for Ridge Regression
di: Acharya, Krishna, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Acharya, Krishna, et al.
Pubblicazione: (2024)
Augment then Smooth: Reconciling Differential Privacy with Certified Robustness
di: Wu, Jiapeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wu, Jiapeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Controlled privacy leakage propagation throughout overlapping grouped learning
di: Kiani, Shahrzad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kiani, Shahrzad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dashed Line Defense: Plug-And-Play Defense Against Adaptive Score-Based Query Attacks
di: Fu, Yanzhang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fu, Yanzhang, et al.
Pubblicazione: (2026)
A No-Defense Defense Against Gradient-Based Adversarial Attacks on ML-NIDS: Is Less More?
di: elShehaby, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: elShehaby, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2026)
PECAN: A Deterministic Certified Defense Against Backdoor Attacks
di: Zhang, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Sparsification Under Siege: Dual-Level Defense Against Poisoning in Communication-Efficient Federated Learning
di: Jin, Zhiyong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jin, Zhiyong, et al.
Pubblicazione: (2025)
LLM Dataset Inference: Did you train on my dataset?
di: Maini, Pratyush, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Maini, Pratyush, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Multi-Agent LLM Defense Pipeline Against Prompt Injection Attacks
di: Hossain, S M Asif, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hossain, S M Asif, et al.
Pubblicazione: (2025)
CENSOR: Defense Against Gradient Inversion via Orthogonal Subspace Bayesian Sampling
di: Zhang, Kaiyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Kaiyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Attacks Break Defenses Against Indirect Prompt Injection Attacks on LLM Agents
di: Zhan, Qiusi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhan, Qiusi, et al.
Pubblicazione: (2025)
TRYLOCK: Defense-in-Depth Against LLM Jailbreaks via Layered Preference and Representation Engineering
di: Thornton, Scott
Pubblicazione: (2026)
di: Thornton, Scott
Pubblicazione: (2026)
KDk: A Defense Mechanism Against Label Inference Attacks in Vertical Federated Learning
di: Arazzi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Arazzi, Marco, et al.
Pubblicazione: (2024)
Attacks and Defenses Against LLM Fingerprinting
di: Kurian, Kevin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kurian, Kevin, et al.
Pubblicazione: (2025)
SecureLearn -- An Attack-agnostic Defense for Multiclass Machine Learning Against Data Poisoning Attacks
di: Paracha, Anum, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Paracha, Anum, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Zero Trust Framework for Realization and Defense Against Generative AI Attacks in Power Grid
di: Munir, Md. Shirajum, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Munir, Md. Shirajum, et al.
Pubblicazione: (2024)
ProDiF: Protecting Domain-Invariant Features to Secure Pre-Trained Models Against Extraction
di: Zhou, Tong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Tong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Defenses Against Gradient Reconstruction Attacks
di: Chen, Yuxiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Yuxiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Attacker Moves Second: Stronger Adaptive Attacks Bypass Defenses Against Llm Jailbreaks and Prompt Injections
di: Nasr, Milad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nasr, Milad, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Defensive Framework Against Adversarial Attacks on Machine Learning-Based Network Intrusion Detection Systems
di: Tafreshian, Benyamin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tafreshian, Benyamin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Decentralised, Collaborative, and Privacy-preserving Machine Learning for Multi-Hospital Data
di: Fang, Congyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fang, Congyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Temporal Context Awareness: A Defense Framework Against Multi-turn Manipulation Attacks on Large Language Models
di: Kulkarni, Prashant, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kulkarni, Prashant, et al.
Pubblicazione: (2025)
FL-PLAS: Federated Learning with Partial Layer Aggregation for Backdoor Defense Against High-Ratio Malicious Clients
di: Zhang, Jianyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Jianyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
GRID: Protecting Training Graph from Link Stealing Attacks on GNN Models
di: Lou, Jiadong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lou, Jiadong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robustness Inspired Graph Backdoor Defense
di: Zhang, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Evaluation as a Defense Against Adversarial Attacks on LLMs
di: Brown, Hannah, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Brown, Hannah, et al.
Pubblicazione: (2024)
HoGS: Homophily-Oriented Graph Synthesis for Local Differentially Private GNN Training
di: Xu, Wen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Wen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Certified Causal Defense with Generalizable Robustness
di: Qiao, Yiran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qiao, Yiran, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedMID: A Data-Free Method for Using Intermediate Outputs as a Defense Mechanism Against Poisoning Attacks in Federated Learning
di: Han, Sungwon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Sungwon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph Reconstruction from Differentially Private GNN Explanations
di: Sahoo, Rishi Raj, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sahoo, Rishi Raj, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
CDI: Copyrighted Data Identification in Diffusion Models
di: Dubiński, Jan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Differentially Private Prototypes for Imbalanced Transfer Learning
di: Wahdany, Dariush, et al.
Pubblicazione: (2024) -
On the Privacy Risk of In-context Learning
di: Duan, Haonan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Have it your way: Individualized Privacy Assignment for DP-SGD
di: Boenisch, Franziska, et al.
Pubblicazione: (2023) -
On Stealing Graph Neural Network Models
di: Podhajski, Marcin, et al.
Pubblicazione: (2025)