Provable Robustness against Backdoor Attacks via the Primal-Dual Perspective on Differential Privacy
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Saxena, Aman, Schuchardt, Jan, Scholten, Yan, Günnemann, Stephan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Provable Adversarial Robustness for Group Equivariant Tasks: Graphs, Point Clouds, Molecules, and More
von: Schuchardt, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Schuchardt, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Provable Robustness of (Graph) Neural Networks Against Data Poisoning and Backdoor Attacks
von: Gosch, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gosch, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Amplified Patch-Level Differential Privacy for Free via Random Cropping
von: Durmaz, Kaan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Durmaz, Kaan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Unified Mechanism-Specific Amplification by Subsampling and Group Privacy Amplification
von: Schuchardt, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schuchardt, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Privacy Amplification by Structured Subsampling for Deep Differentially Private Time Series Forecasting
von: Schuchardt, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schuchardt, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adversarial Attacks on Graph Neural Networks via Meta Learning
von: Zügner, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Zügner, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Sampling-Free Privacy Accounting for Matrix Mechanisms under Random Allocation
von: Schuchardt, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Schuchardt, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Fast Proxies for LLM Robustness Evaluation
von: Beyer, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Beyer, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Local Differential Privacy is Not Enough: A Sample Reconstruction Attack against Federated Learning with Local Differential Privacy
von: You, Zhichao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: You, Zhichao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Provable Privacy Attacks on Trained Shallow Neural Networks
von: Smorodinsky, Guy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Smorodinsky, Guy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarial Inception Backdoor Attacks against Reinforcement Learning
von: Rathbun, Ethan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rathbun, Ethan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Defending against Backdoor Attack on Deep Neural Networks
von: Cheng, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Cheng, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Invariant Aggregator for Defending against Federated Backdoor Attacks
von: Wang, Xiaoyang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Wang, Xiaoyang, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Efficient Adversarial Training in LLMs with Continuous Attacks
von: Xhonneux, Sophie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xhonneux, Sophie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Let's Focus: Focused Backdoor Attack against Federated Transfer Learning
von: Arazzi, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Arazzi, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Rethinking Graph Backdoor Attacks: A Distribution-Preserving Perspective
von: Zhang, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Lurking in the shadows: Unveiling Stealthy Backdoor Attacks against Personalized Federated Learning
von: Lyu, Xiaoting, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lyu, Xiaoting, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Provable Watermarking for Data Poisoning Attacks
von: Zhu, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Detecting Backdoor Attacks via Similarity in Semantic Communication Systems
von: Wei, Ziyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wei, Ziyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Poisoning Attacks to Local Differential Privacy Protocols for Trajectory Data
von: Hsu, I-Jung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hsu, I-Jung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Your Agent Can Defend Itself against Backdoor Attacks
von: Changjiang, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Changjiang, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Client-Side Patching against Backdoor Attacks in Federated Learning
von: Molina-Coronado, Borja
Veröffentlicht: (2024)
von: Molina-Coronado, Borja
Veröffentlicht: (2024)
Rectifying Privacy and Efficacy Measurements in Machine Unlearning: A New Inference Attack Perspective
von: Naderloui, Nima, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Naderloui, Nima, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exact Certification of (Graph) Neural Networks Against Label Poisoning
von: Sabanayagam, Mahalakshmi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sabanayagam, Mahalakshmi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Backdoor Attacks on Decentralised Post-Training
von: Ersoy, Oğuzhan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ersoy, Oğuzhan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Persistent Backdoor Attacks in Continual Learning
von: Guo, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Robustness of Distributed Machine Learning against Transfer Attacks
von: Andreina, Sébastien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Andreina, Sébastien, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Collective Certified Robustness against Graph Injection Attacks
von: Lai, Yuni, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lai, Yuni, et al.
Veröffentlicht: (2024)
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)
Hiding Backdoors within Event Sequence Data via Poisoning Attacks
von: Ermilova, Alina, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ermilova, Alina, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Augment then Smooth: Reconciling Differential Privacy with Certified Robustness
von: Wu, Jiapeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wu, Jiapeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Certifying the Right to Be Forgotten: Primal-Dual Optimization for Sample and Label Unlearning in Vertical Federated Learning
von: Jiang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Differential Privacy via Distributionally Robust Optimization
von: Selvi, Aras, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Selvi, Aras, et al.
Veröffentlicht: (2023)
On the Out-of-Distribution Backdoor Attack for Federated Learning
von: Xu, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Instruction Backdoor Attacks Against Customized LLMs
von: Zhang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Backdoor Attacks on Discrete Graph Diffusion Models
von: Wang, Jiawen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Jiawen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Backdoor Attacks in Peer-to-Peer Federated Learning
von: Syros, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Syros, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Attacking Byzantine Robust Aggregation in High Dimensions
von: Choudhary, Sarthak, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Choudhary, Sarthak, et al.
Veröffentlicht: (2023)
CatBack: Universal Backdoor Attacks on Tabular Data via Categorical Encoding
von: Tajalli, Behrad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tajalli, Behrad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Privacy Backdoors: Stealing Data with Corrupted Pretrained Models
von: Feng, Shanglun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Feng, Shanglun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Provable Adversarial Robustness for Group Equivariant Tasks: Graphs, Point Clouds, Molecules, and More
von: Schuchardt, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Provable Robustness of (Graph) Neural Networks Against Data Poisoning and Backdoor Attacks
von: Gosch, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Amplified Patch-Level Differential Privacy for Free via Random Cropping
von: Durmaz, Kaan, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Unified Mechanism-Specific Amplification by Subsampling and Group Privacy Amplification
von: Schuchardt, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Privacy Amplification by Structured Subsampling for Deep Differentially Private Time Series Forecasting
von: Schuchardt, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)