On the Effects of Adversarial Perturbations on Distribution Robustness
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wang, Yipei, Pan, Zhaoying, Wang, Xiaoqian |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Robust Learnability of Sample-Compressible Distributions under Noisy or Adversarial Perturbations
di: Boushehrian, Arefe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Boushehrian, Arefe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Distributed Learning with Adversarial Gradient Perturbations
di: Sangsiri, Nawapon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sangsiri, Nawapon, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning the irreversible progression trajectory of Alzheimer's disease
di: Wang, Yipei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yipei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust Deep Reinforcement Learning with Adaptive Adversarial Perturbations in Action Space
di: Liu, Qianmei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Qianmei, et al.
Pubblicazione: (2024)
How Worst-Case Are Adversarial Attacks? Linking Adversarial and Perturbation Robustness
di: Rossolini, Giulio
Pubblicazione: (2026)
di: Rossolini, Giulio
Pubblicazione: (2026)
Constrained Adversarial Perturbation
di: Nishad, Virendra, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nishad, Virendra, et al.
Pubblicazione: (2025)
Contrasting Adversarial Perturbations: The Space of Harmless Perturbations
di: Chen, Lu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Lu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust Fast Adaptation from Adversarially Explicit Task Distribution Generation
di: Wang, Cheems, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Cheems, et al.
Pubblicazione: (2024)
RAMP: Boosting Adversarial Robustness Against Multiple $l_p$ Perturbations for Universal Robustness
di: Jiang, Enyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Enyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Adversarial Robustness via Uncertainty-Aware Distributional Adversarial Training
di: Dong, Junhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dong, Junhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Perturbing the Phase: Analyzing Adversarial Robustness of Complex-Valued Neural Networks
di: Eilers, Florian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Eilers, Florian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Certified Robustness against Sparse Adversarial Perturbations via Data Localization
di: Pal, Ambar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pal, Ambar, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fix the Loss, Not the Radius: Rethinking the Adversarial Perturbation of Sharpness-Aware Minimization
di: Wang, Jinping, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Jinping, et al.
Pubblicazione: (2026)
ARTA: Adversarial-Robust Multivariate Time--Series Anomaly Detection via Sparsity-Constrained Perturbations
di: Hojjati, Hadi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hojjati, Hadi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Sim2Act: Robust Simulation-to-Decision Learning via Adversarial Calibration and Group-Relative Perturbation
di: Cao, Hongyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cao, Hongyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Robust Distribution Learning with Local and Global Adversarial Corruptions
di: Nietert, Sloan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nietert, Sloan, et al.
Pubblicazione: (2024)
GREAT Score: Global Robustness Evaluation of Adversarial Perturbation using Generative Models
di: Li, Zaitang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Zaitang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Democratic Training Against Universal Adversarial Perturbations
di: Sun, Bing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Bing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Follow-the-Perturbed-Leader with Fréchet-type Tail Distributions: Optimality in Adversarial Bandits and Best-of-Both-Worlds
di: Lee, Jongyeong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Jongyeong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Toward Evaluating Robustness of Reinforcement Learning with Adversarial Policy
di: Zheng, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zheng, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Boosting Adversarial Transferability via Residual Perturbation Attack
di: Peng, Jinjia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peng, Jinjia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Cascading Bandits Robust to Adversarial Corruptions
di: Xie, Jize, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xie, Jize, et al.
Pubblicazione: (2025)
Conformal Prediction under Levy-Prokhorov Distribution Shifts: Robustness to Local and Global Perturbations
di: Aolaritei, Liviu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aolaritei, Liviu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Detecting Adversarial Data using Perturbation Forgery
di: Wang, Qian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Qian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stochastic Bandits Robust to Adversarial Attacks
di: Wang, Xuchuang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Xuchuang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Temporally Unified Adversarial Perturbations for Time Series Forecasting
di: Su, Ruixian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Su, Ruixian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Regularization for Adversarial Robust Learning
di: Wang, Jie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Jie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Low Rank Adaptation for Adversarial Perturbation
di: Liu, Han, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Han, et al.
Pubblicazione: (2026)
Upper and Lower Bounds for Distributionally Robust Off-Dynamics Reinforcement Learning
di: Liu, Zhishuai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Zhishuai, et al.
Pubblicazione: (2024)
MALLM-GAN: Multi-Agent Large Language Model as Generative Adversarial Network for Synthesizing Tabular Data
di: Ling, Yaobin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ling, Yaobin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Perturbations in the Orthogonal Complement Subspace for Efficient Out-of-Distribution Detection
di: Huang, Zhexiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Zhexiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Non-Parametric Probabilistic Robustness: A Conservative Risk Estimator under Unknown Perturbation Distributions
di: Wang, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Feature Statistics with Uncertainty Help Adversarial Robustness
di: Wang, Ran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Ran, et al.
Pubblicazione: (2025)
Most Convolutional Networks Suffer from Small Adversarial Perturbations
di: Daniely, Amit, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Daniely, Amit, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adversarial Bandit Optimization with Globally Bounded Perturbations to Linear Losses
di: Cheng, Zhuoyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cheng, Zhuoyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Defending Collaborative Filtering Recommenders via Adversarial Robustness Based Edge Reweighting
di: Wang, Yongyu
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yongyu
Pubblicazione: (2024)
Optimizing the Adversarial Perturbation with a Momentum-based Adaptive Matrix
di: Tao, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tao, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-Agent Stochastic Bandits Robust to Adversarial Corruptions
di: Ghaffari, Fatemeh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ghaffari, Fatemeh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adversarial Robustness in Distributed Quantum Machine Learning
di: Kananian, Pouya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kananian, Pouya, et al.
Pubblicazione: (2025)
Realistic Adversarial Attacks for Robustness Evaluation of Trajectory Prediction Models via Future State Perturbation
di: Schumann, Julian F., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Schumann, Julian F., et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Robust Learnability of Sample-Compressible Distributions under Noisy or Adversarial Perturbations
di: Boushehrian, Arefe, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Distributed Learning with Adversarial Gradient Perturbations
di: Sangsiri, Nawapon, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Learning the irreversible progression trajectory of Alzheimer's disease
di: Wang, Yipei, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Robust Deep Reinforcement Learning with Adaptive Adversarial Perturbations in Action Space
di: Liu, Qianmei, et al.
Pubblicazione: (2024) -
How Worst-Case Are Adversarial Attacks? Linking Adversarial and Perturbation Robustness
di: Rossolini, Giulio
Pubblicazione: (2026)