Buchumschlag

Can a Teenager Fool an AI? Evaluating Low-Cost Cosmetic Attacks on Age Estimation Systems

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Shen, Xingyu, Duong, Tommy, An, Xiaodong, Zhao, Zengqi, Hu, Zebang, Hu, Haoyu, Wang, Ziyou, Guo, Finn, Ren, Simiao
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition Cryptography and Security Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Transparency Attacks: How Imperceptible Image Layers Can Fool AI Perception
von: McKee, Forrest, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can LLMs be Fooled? Investigating Vulnerabilities in LLMs
von: Abdali, Sara, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Remeasuring the Arbitrage and Sandwich Attacks of Maximal Extractable Value in Ethereum
von: Chi, Tianyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fooling SHAP with Output Shuffling Attacks
von: Yuan, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Vision-LLMs Can Fool Themselves with Self-Generated Typographic Attacks
von: Qraitem, Maan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Following Devils' Footprint: Towards Real-time Detection of Price Manipulation Attacks
von: Zhang, Bosi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SynAT: Enhancing Security Knowledge Bases via Automatic Synthesizing Attack Tree from Crowd Discussions
von: Jiang, Ziyou, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Is Difficulty Calibration All We Need? Towards More Practical Membership Inference Attacks
von: He, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can Adversarial Code Comments Fool AI Security Reviewers -- Large-Scale Empirical Study of Comment-Based Attacks and Defenses Against LLM Code Analysis
von: Thornton, Scott
Veröffentlicht: (2026)

Mirage Fools the Ear, Mute Hides the Truth: Precise Targeted Adversarial Attacks on Polyphonic Sound Event Detection Systems
von: Su, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Low-Cost High-Power Membership Inference Attacks
von: Zarifzadeh, Sajjad, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Playing the Fool: Jailbreaking LLMs and Multimodal LLMs with Out-of-Distribution Strategy
von: Jeong, Joonhyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Effective and Cost-Efficient Agentic Framework for Ethereum Smart Contract Auditing
von: Hu, Xiaohui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

WalletProbe: A Testing Framework for Browser-based Cryptocurrency Wallet Extensions
von: Hu, Xiaohui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Low-Cost Hard-Label Adversarial Attack with Theoretical Foundations
von: Liu, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

StyleFool: Fooling Video Classification Systems via Style Transfer
von: Cao, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Concept-Guided Backdoor Attack on Vision Language Models
von: Shen, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Low Rank Comes with Low Security: Gradient Assembly Poisoning Attacks against Distributed LoRA-based LLM Systems
von: Dong, Yueyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ALIF: Low-Cost Adversarial Audio Attacks on Black-Box Speech Platforms using Linguistic Features
von: Cheng, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SoK: Can Fully Homomorphic Encryption Support General AI Computation? A Functional and Cost Analysis
von: Xue, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Technical Report for ICML 2024 TiFA Workshop MLLM Attack Challenge: Suffix Injection and Projected Gradient Descent Can Easily Fool An MLLM
von: Guo, Yangyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Deception: When Pedestrians Team Up to Fool Autonomous Cars
von: Tehrani, Masoud Jamshidiyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adversarial Attack Based Countermeasures against Deep Learning Side-Channel Attacks
von: Gu, Ruizhe, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Breaking Isolation: A New Perspective on Hypervisor Exploitation via Cross-Domain Attacks
von: Pan, Gaoning, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BM-PAW: A Profitable Mining Attack in the PoW-based Blockchain System
von: Hu, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

"Your AI, My Shell": Demystifying Prompt Injection Attacks on Agentic AI Coding Editors
von: Liu, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Can Indirect Prompt Injection Attacks Be Detected and Removed?
von: Chen, Yulin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data Poisoning Attacks to Locally Differentially Private Frequent Itemset Mining Protocols
von: Tong, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fooling the Watchers: Breaking AIGC Detectors via Semantic Prompt Attacks
von: Hao, Run, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Logit Poisoning Attack in Distillation-based Federated Learning and its Countermeasures
von: Yu, Yonghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mimicking the Familiar: Dynamic Command Generation for Information Theft Attacks in LLM Tool-Learning System
von: Jiang, Ziyou, et al.
Veröffentlicht: (2025)

When and How to Fool Explainable Models (and Humans) with Adversarial Examples
von: Vadillo, Jon, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Cuckoo Attack: Stealthy and Persistent Attacks Against AI-IDE
von: Liu, Xinpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Cost of Performance: Breaking ThreadX with Kernel Object Masquerading Attacks
von: Shao, Xinhui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Collusion-Driven Impersonation Attack on Channel-Resistant RF Fingerprinting
von: Xu, Zhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Seeing is (Not) Believing: Practical Phishing Attacks Targeting Social Media Sharing Cards
von: Huang, Wangchenlu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

One Shot Dominance: Knowledge Poisoning Attack on Retrieval-Augmented Generation Systems
von: Chang, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BadScientist: Can a Research Agent Write Convincing but Unsound Papers that Fool LLM Reviewers?
von: Jiang, Fengqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exploiting AI for Attacks: On the Interplay between Adversarial AI and Offensive AI
von: Schröer, Saskia Laura, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Semantics Over Syntax: Uncovering Pre-Authentication 5G Baseband Vulnerabilities
von: Huang, Qiqing, et al.
Veröffentlicht: (2026)