Rounding-Guided Backdoor Injection in Deep Learning Model Quantization
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Chen, Xiangxiang, Zhang, Peixin, Sun, Jun, Wang, Wenhai, Wang, Jingyi |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
PRUNE: A Patching Based Repair Framework for Certifiable Unlearning of Neural Networks
von: Li, Xuran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Xuran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Unlearn to Relearn Backdoors: Deferred Backdoor Functionality Attacks on Deep Learning Models
von: Shin, Jeongjin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shin, Jeongjin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Mutual Information Guided Backdoor Mitigation for Pre-trained Encoders
von: Han, Tingxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Han, Tingxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
BadImplant: Injection-based Multi-Targeted Graph Backdoor Attack
von: Khan, Md Nabi Newaz, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Khan, Md Nabi Newaz, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Mitigating Deep Reinforcement Learning Backdoors in the Neural Activation Space
von: Vyas, Sanyam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Vyas, Sanyam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LoBAM: LoRA-Based Backdoor Attack on Model Merging
von: Yin, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yin, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Angel or Demon: Investigating the Plasticity Interventions' Impact on Backdoor Threats in Deep Reinforcement Learning
von: Ma, Oubo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ma, Oubo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Structure-Aware Distributed Backdoor Attacks in Federated Learning
von: Jian, Wang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jian, Wang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
BAFFLE: Hiding Backdoors in Offline Reinforcement Learning Datasets
von: Gong, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Gong, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Concealing Backdoor Model Updates in Federated Learning by Trigger-Optimized Data Poisoning
von: Zhang, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
UNIDOOR: A Universal Framework for Action-Level Backdoor Attacks in Deep Reinforcement Learning
von: Ma, Oubo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Oubo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Backdoor Secrets Unveiled: Identifying Backdoor Data with Optimized Scaled Prediction Consistency
von: Pal, Soumyadeep, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pal, Soumyadeep, et al.
Veröffentlicht: (2024)
How to Craft Backdoors with Unlabeled Data Alone?
von: Wang, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PSBD: Prediction Shift Uncertainty Unlocks Backdoor Detection
von: Li, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Beyond Training-time Poisoning: Component-level and Post-training Backdoors in Deep Reinforcement Learning
von: Vyas, Sanyam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Vyas, Sanyam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Injecting Universal Jailbreak Backdoors into LLMs in Minutes
von: Chen, Zhuowei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Zhuowei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Backdoor Graph Condensation
von: Wu, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Defending the Edge: Representative-Attention Defense against Backdoor Attacks in Federated Learning
von: Obioma, Chibueze Peace, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Obioma, Chibueze Peace, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TERD: A Unified Framework for Safeguarding Diffusion Models Against Backdoors
von: Mo, Yichuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mo, Yichuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Instructions as Backdoors: Backdoor Vulnerabilities of Instruction Tuning for Large Language Models
von: Xu, Jiashu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xu, Jiashu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Your Agent Can Defend Itself against Backdoor Attacks
von: Changjiang, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Changjiang, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Backdoor Attack on Vertical Federated Graph Neural Network Learning
von: Yang, Jirui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Jirui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Elijah: Eliminating Backdoors Injected in Diffusion Models via Distribution Shift
von: An, Shengwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: An, Shengwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Revisiting Backdoor Attacks on Time Series Classification in the Frequency Domain
von: Huang, Yuanmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Yuanmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ClawGuard: A Runtime Security Framework for Tool-Augmented LLM Agents Against Indirect Prompt Injection
von: Zhao, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhao, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Sigil: Server-Enforced Watermarking in U-Shaped Split Federated Learning via Gradient Injection
von: Dai, Zhengchunmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dai, Zhengchunmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Verification of Bit-Flip Attacks against Quantized Neural Networks
von: Zhang, Yedi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yedi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Trusted Weights, Treacherous Optimizations? Optimization-Triggered Backdoor Attacks on LLMs
von: Wang, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Compromising Embodied Agents with Contextual Backdoor Attacks
von: Liu, Aishan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Aishan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
How to Backdoor the Knowledge Distillation
von: Wu, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Heterogeneous Graph Backdoor Attack
von: Chen, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Protecting Copyright of Medical Pre-trained Language Models: Training-Free Backdoor Model Watermarking
von: Kong, Cong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kong, Cong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TEN-GUARD: Tensor Decomposition for Backdoor Attack Detection in Deep Neural Networks
von: Hossain, Khondoker Murad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hossain, Khondoker Murad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
BLAST: A Stealthy Backdoor Leverage Attack against Cooperative Multi-Agent Deep Reinforcement Learning based Systems
von: Fang, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fang, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Unveiling the Backdoor Mechanism Hidden Behind Catastrophic Overfitting in Fast Adversarial Training
von: Zhao, Mengnan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhao, Mengnan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
ICLShield: Exploring and Mitigating In-Context Learning Backdoor Attacks
von: Ren, Zhiyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ren, Zhiyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Flatness-aware Sequential Learning Generates Resilient Backdoors
von: Pham, Hoang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pham, Hoang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Investigating the Impact of Quantization on Adversarial Robustness
von: Li, Qun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Qun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Your Compiler is Backdooring Your Model: Understanding and Exploiting Compilation Inconsistency Vulnerabilities in Deep Learning Compilers
von: Chen, Simin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Simin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Backdoor Vectors: a Task Arithmetic View on Backdoor Attacks and Defenses
von: Pawlak, Stanisław, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pawlak, Stanisław, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
PRUNE: A Patching Based Repair Framework for Certifiable Unlearning of Neural Networks
von: Li, Xuran, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Unlearn to Relearn Backdoors: Deferred Backdoor Functionality Attacks on Deep Learning Models
von: Shin, Jeongjin, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Mutual Information Guided Backdoor Mitigation for Pre-trained Encoders
von: Han, Tingxu, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
BadImplant: Injection-based Multi-Targeted Graph Backdoor Attack
von: Khan, Md Nabi Newaz, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Mitigating Deep Reinforcement Learning Backdoors in the Neural Activation Space
von: Vyas, Sanyam, et al.
Veröffentlicht: (2024)