FlipLLM: Efficient Bit-Flip Attacks on Multimodal LLMs using Reinforcement Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Khalil, Khurram, Hoque, Khaza Anuarul |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Targeted Bit-Flip Attacks on LLM-Based Agents
di: Wang, Jialai, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Jialai, et al.
Pubblicazione: (2026)
PrivateXR: Defending Privacy Attacks in Extended Reality Through Explainable AI-Guided Differential Privacy
di: Kundu, Ripan Kumar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kundu, Ripan Kumar, et al.
Pubblicazione: (2025)
FlipAttack: Jailbreak LLMs via Flipping
di: Liu, Yue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Yue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adversarial VR: An Open-Source Testbed for Evaluating Adversarial Robustness of VR Cybersickness Detection and Mitigation
di: Ahmed, Istiak, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ahmed, Istiak, et al.
Pubblicazione: (2025)
RIFT: A Scalable Methodology for LLM Accelerator Fault Assessment using Reinforcement Learning
di: Khalil, Khurram, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khalil, Khurram, et al.
Pubblicazione: (2025)
EPSILON: Adaptive Fault Mitigation in Approximate Deep Neural Network using Statistical Signatures
di: Khalil, Khurram, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khalil, Khurram, et al.
Pubblicazione: (2025)
GenBFA: An Evolutionary Optimization Approach to Bit-Flip Attacks on LLMs
di: Das, Sanjay, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Das, Sanjay, et al.
Pubblicazione: (2024)
TOGGLE: Temporal Logic-Guided Large Language Model Compression for Edge
di: Khalil, Khurram, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khalil, Khurram, et al.
Pubblicazione: (2025)
FaRAccel: FPGA-Accelerated Defense Architecture for Efficient Bit-Flip Attack Resilience in Transformer Models
di: Nazari, Najmeh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nazari, Najmeh, et al.
Pubblicazione: (2025)
ApproXAI: Energy-Efficient Hardware Acceleration of Explainable AI using Approximate Computing
di: Siddique, Ayesha, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Siddique, Ayesha, et al.
Pubblicazione: (2025)
Verification of Bit-Flip Attacks against Quantized Neural Networks
di: Zhang, Yedi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yedi, et al.
Pubblicazione: (2025)
DeepNcode: Encoding-Based Protection against Bit-Flip Attacks on Neural Networks
di: Velčický, Patrik, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Velčický, Patrik, et al.
Pubblicazione: (2024)
Securing Virtual Reality Experiences: Unveiling and Tackling Cybersickness Attacks with Explainable AI
di: Kundu, Ripan Kumar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kundu, Ripan Kumar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Compiled Models, Built-In Exploits: Uncovering Pervasive Bit-Flip Attack Surfaces in DNN Executables
di: Chen, Yanzuo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Yanzuo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Explainable AI-Guided Efficient Approximate DNN Generation for Multi-Pod Systolic Arrays
di: Siddique, Ayesha, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Siddique, Ayesha, et al.
Pubblicazione: (2025)
BitFlipScope: Scalable Fault Localization and Recovery for Bit-Flip Corruptions in LLMs
di: Karamat, Muhammad Zeeshan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Karamat, Muhammad Zeeshan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Attacking Graph Neural Networks with Bit Flips: Weisfeiler and Lehman Go Indifferent
di: Kummer, Lorenz, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kummer, Lorenz, et al.
Pubblicazione: (2023)
PoolFlip: A Multi-Agent Reinforcement Learning Security Environment for Cyber Defense
di: Cadet, Xavier, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cadet, Xavier, et al.
Pubblicazione: (2025)
LM-Fix: Lightweight Bit-Flip Detection and Rapid Recovery Framework for Language Models
di: Tahmasivand, Ahmad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tahmasivand, Ahmad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Invisible Hands: Gray-Box Bit Flip Attack for Steering LLMs Without Knowledge of Gradients, Data, and Weights
di: Almalky, Abeer Matar A., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Almalky, Abeer Matar A., et al.
Pubblicazione: (2025)
Bit-Flipping Attack Exploration and Countermeasure in 5G Network
di: Kim, Joon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Joon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Formal Verification for Blockchain-based Insurance Claims Processing
di: Neupane, Roshan Lal, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Neupane, Roshan Lal, et al.
Pubblicazione: (2024)
BitHydra: Towards Bit-flip Inference Cost Attack against Large Language Models
di: Yan, Xiaobei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yan, Xiaobei, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Semi Black-Box Adversarial Bit-Flip Attack with Limited DNN Model Information
di: Ghavami, Behnam, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ghavami, Behnam, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multimodal Prompt Injection Attacks: Risks and Defenses for Modern LLMs
di: Yeo, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yeo, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
TFL: Targeted Bit-Flip Attack on Large Language Model
di: Guo, Jingkai, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Guo, Jingkai, et al.
Pubblicazione: (2026)
SilentStriker:Toward Stealthy Bit-Flip Attacks on Large Language Models
di: Xu, Haotian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Haotian, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Backdoor Approach with Inverted Labels Using Dirty Label-Flipping Attacks
di: Mengara, Orson
Pubblicazione: (2024)
di: Mengara, Orson
Pubblicazione: (2024)
ObfusBFA: A Holistic Approach to Safeguarding DNNs from Different Types of Bit-Flip Attacks
di: Yan, Xiaobei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yan, Xiaobei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Rotated Robustness: A Training-Free Defense against Bit-Flip Attacks on Large Language Models
di: Liu, Deng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Deng, et al.
Pubblicazione: (2026)
DiscourseFlip: An Oblique Discourse-Level Opinion Manipulation Attack against Black-box Retrieval-Augmented Generation
di: Gong, Yuyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gong, Yuyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Attacking Slicing Network via Side-channel Reinforcement Learning Attack
di: Shao, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shao, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Secure Tug-of-War (SecTOW): Iterative Defense-Attack Training with Reinforcement Learning for Multimodal Model Security
di: Dai, Muzhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dai, Muzhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
BitAbuse: A Dataset of Visually Perturbed Texts for Defending Phishing Attacks
di: Lee, Hanyong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Hanyong, et al.
Pubblicazione: (2025)
CAIBA: Multicast Source Authentication for CAN Through Reactive Bit Flipping
di: Wagner, Eric, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wagner, Eric, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mitigating Label Flipping Attacks in Malicious URL Detectors Using Ensemble Trees
di: Nowroozi, Ehsan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nowroozi, Ehsan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Impactful Bit-Flip Search on Full-precision Models
di: Benedek, Nadav, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Benedek, Nadav, et al.
Pubblicazione: (2024)
BF-Max: an Efficient Bit Flipping Decoder with Predictable Decoding Failure Rate
di: Baldelli, Alessio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Baldelli, Alessio, et al.
Pubblicazione: (2025)
AntiFLipper: A Secure and Efficient Defense Against Label-Flipping Attacks in Federated Learning
di: Rahman, Aashnan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rahman, Aashnan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adversarial Agents: Black-Box Evasion Attacks with Reinforcement Learning
di: Domico, Kyle, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Domico, Kyle, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Targeted Bit-Flip Attacks on LLM-Based Agents
di: Wang, Jialai, et al.
Pubblicazione: (2026) -
PrivateXR: Defending Privacy Attacks in Extended Reality Through Explainable AI-Guided Differential Privacy
di: Kundu, Ripan Kumar, et al.
Pubblicazione: (2025) -
FlipAttack: Jailbreak LLMs via Flipping
di: Liu, Yue, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Adversarial VR: An Open-Source Testbed for Evaluating Adversarial Robustness of VR Cybersickness Detection and Mitigation
di: Ahmed, Istiak, et al.
Pubblicazione: (2025) -
RIFT: A Scalable Methodology for LLM Accelerator Fault Assessment using Reinforcement Learning
di: Khalil, Khurram, et al.
Pubblicazione: (2025)