Salvato in:
| Autori principali: | Prakken, Henry, van Woerkom, Wijnand |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2512.13505 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
The Frobenius equivalence and Beck-Chevalley condition for Algebraic Weak Factorisation Systems
di: van Woerkom, Wijnand, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: van Woerkom, Wijnand, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Bayesian Framework for Active Tactile Object Recognition, Pose Estimation and Shape Transfer Learning
di: Zheng, Haodong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Haodong, et al.
Pubblicazione: (2024)
MISLEADER: Defending against Model Extraction with Ensembles of Distilled Models
di: Cheng, Xueqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cheng, Xueqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Defending Deep Regression Models against Backdoor Attacks
di: Du, Lingyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Du, Lingyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
SelfDefend: LLMs Can Defend Themselves against Jailbreaking in a Practical Manner
di: Wang, Xunguang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Xunguang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Guard: Defending Large Reasoning Models via enhanced self-reflection
di: Zheng, Jingnan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zheng, Jingnan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Defending Against Beta Poisoning Attacks in Machine Learning Models
di: Gulciftci, Nilufer, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gulciftci, Nilufer, et al.
Pubblicazione: (2025)
Large Language Models are Autonomous Cyber Defenders
di: Castro, Sebastián R., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Castro, Sebastián R., et al.
Pubblicazione: (2025)
Expose Before You Defend: Unifying and Enhancing Backdoor Defenses via Exposed Models
di: Li, Yige, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Yige, et al.
Pubblicazione: (2024)
GroupGuard: A Framework for Modeling and Defending Collusive Attacks in Multi-Agent Systems
di: Tao, Yiling, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tao, Yiling, et al.
Pubblicazione: (2026)
Defending Large Language Models Against Jailbreak Attacks via Layer-specific Editing
di: Zhao, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
SmoothLLM: Defending Large Language Models Against Jailbreaking Attacks
di: Robey, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Robey, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2023)
Reliable Model Watermarking: Defending Against Theft without Compromising on Evasion
di: Zhu, Hongyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhu, Hongyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Likelihood Training of Cascaded Diffusion Models via Hierarchical Volume-preserving Maps
di: Li, Henry, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Henry, et al.
Pubblicazione: (2025)
Defend: Automated Rebuttals for Peer Review with Minimal Author Guidance
di: Khatri, Jyotsana, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Khatri, Jyotsana, et al.
Pubblicazione: (2026)
Defending Compute Thresholds Against Legal Loopholes
di: Pistillo, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pistillo, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Optimal Defender Strategies for CAGE-2 using a POMDP Model
di: Le, Duc Huy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Le, Duc Huy, et al.
Pubblicazione: (2025)
Defending Large Language Models Against Jailbreak Exploits with Responsible AI Considerations
di: Wong, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wong, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Benchmarking and Defending Against Indirect Prompt Injection Attacks on Large Language Models
di: Yi, Jingwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yi, Jingwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Generalizing Constraint Models in Constraint Acquisition
di: Tsouros, Dimos, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tsouros, Dimos, et al.
Pubblicazione: (2024)
Defend LLMs Through Self-Consciousness
di: Huang, Boshi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Boshi, et al.
Pubblicazione: (2025)
LastingBench: Defend Benchmarks Against Knowledge Leakage
di: Fang, Yixiong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fang, Yixiong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Defending against Indirect Prompt Injection by Instruction Detection
di: Wen, Tongyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wen, Tongyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Defending LLMs against Jailbreaking Attacks via Backtranslation
di: Wang, Yihan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yihan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Backdoor Token Unlearning: Exposing and Defending Backdoors in Pretrained Language Models
di: Jiang, Peihai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Peihai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Constraint-Aware Route Recommendation from Natural Language via Hierarchical LLM Agents
di: Zhe, Tao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhe, Tao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Rapid Plug-in Defenders
di: Wu, Kai, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wu, Kai, et al.
Pubblicazione: (2023)
Excluding the Target Domain Improves Extrapolation: Deconfounded Hierarchical Physics Constraints
di: Okita, Tsuyoshi
Pubblicazione: (2026)
di: Okita, Tsuyoshi
Pubblicazione: (2026)
Retrieval-Confused Generation is a Good Defender for Privacy Violation Attack of Large Language Models
di: Peng, Wanli, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peng, Wanli, et al.
Pubblicazione: (2025)
Defending Large Language Models Against Jailbreak Attacks via In-Decoding Safety-Awareness Probing
di: Zhao, Yinzhi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhao, Yinzhi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Defending against Stegomalware in Deep Neural Networks with Permutation Symmetry
di: Torpmann-Hagen, Birk, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Torpmann-Hagen, Birk, et al.
Pubblicazione: (2025)
Concept-Aware Privacy Mechanisms for Defending Embedding Inversion Attacks
di: Tsai, Yu-Che, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tsai, Yu-Che, et al.
Pubblicazione: (2026)
No Free Lunch for Defending Against Prefilling Attack by In-Context Learning
di: Xue, Zhiyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xue, Zhiyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Defending against Jailbreak through Early Exit Generation of Large Language Models
di: Zhao, Chongwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Chongwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimal Defender Strategies for CAGE-2 using Causal Modeling and Tree Search
di: Hammar, Kim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hammar, Kim, et al.
Pubblicazione: (2024)
RTBAS: Defending LLM Agents Against Prompt Injection and Privacy Leakage
di: Zhong, Peter Yong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhong, Peter Yong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Breaking Guardrails, Facing Walls: Insights on Adversarial AI for Defenders & Researchers
di: Bertollo, Giacomo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bertollo, Giacomo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Defending Membership Inference Attacks via Privacy-aware Sparsity Tuning
di: Hu, Qiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Qiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Quantifying and Defending against Privacy Threats on Federated Knowledge Graph Embedding
di: Hu, Yuke, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hu, Yuke, et al.
Pubblicazione: (2023)
Defensive Refusal Bias: How Safety Alignment Fails Cyber Defenders
di: Campbell, David, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Campbell, David, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
The Frobenius equivalence and Beck-Chevalley condition for Algebraic Weak Factorisation Systems
di: van Woerkom, Wijnand, et al.
Pubblicazione: (2024) -
A Bayesian Framework for Active Tactile Object Recognition, Pose Estimation and Shape Transfer Learning
di: Zheng, Haodong, et al.
Pubblicazione: (2024) -
MISLEADER: Defending against Model Extraction with Ensembles of Distilled Models
di: Cheng, Xueqi, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Defending Deep Regression Models against Backdoor Attacks
di: Du, Lingyu, et al.
Pubblicazione: (2024) -
SelfDefend: LLMs Can Defend Themselves against Jailbreaking in a Practical Manner
di: Wang, Xunguang, et al.
Pubblicazione: (2024)