Buchumschlag

Input-Triggered Hardware Trojan Attack on Spiking Neural Networks

Fuente: Zenodo

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Raptis, Spyridon, Kling, Paul, Kaskampas, Ioannis, Alouani, Ihsen, Stratigopoulos, Haralampos-G.
Format:	Recurso digital
Veröffentlicht:	Zenodo 2025
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Input-Triggered Hardware Trojan Attack on Spiking Neural Networks
von: Raptis, Spyridon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Input-Specific and Universal Adversarial Attack Generation for Spiking Neural Networks in the Spiking Domain
von: Raptis, Spyridon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Input-Specific and Universal Adversarial Attack Generation for Spiking Neural Networks in the Spiking Domain
von: Raptis, Spyridon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SpikeFI: A Fault Injection Framework for Spiking Neural Networks
von: Spyrou, Theofilos, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evasive Hardware Trojan through Adversarial Power Trace
von: Omidi, Behnam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Watermarking Neuromorphic Brains: Intellectual Property Protection in Spiking Neural Networks
von: Poursiami, Hamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Privacy in Federated Learning with Spiking Neural Networks
von: Aksu, Dogukan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stealing AI Model Weights Through Covert Communication Channels
von: Barbaza, Valentin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BrainLeaks: On the Privacy-Preserving Properties of Neuromorphic Architectures against Model Inversion Attacks
von: Poursiami, Hamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mind the Gap: Detecting Black-box Adversarial Attacks in the Making through Query Update Analysis
von: Park, Jeonghwan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bypassing Prompt Injection Detectors through Evasive Injections
von: Rahman, Md Jahedur, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AdvART: Adversarial Art for Camouflaged Object Detection Attacks
von: Guesmi, Amira, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Are Neuromorphic Architectures Inherently Privacy-preserving? An Exploratory Study
von: Moshruba, Ayana, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On Jailbreaking Quantized Language Models Through Fault Injection Attacks
von: Zahran, Noureldin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Batch Normalization Amplifies Memorization and Privacy Risks
von: Doan, Ngoc Phu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AttenMIA: LLM Membership Inference Attack through Attention Signals
von: Zaree, Pedram, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AI-Enabled Covert Channel Detection in RF Receiver Architectures
von: Abdelazim, Abdelrahman Emad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multiplicatively Ordered and Directed Hybrid Jordan-Lie Superalgebra
von: Raptis, Ioannis
Veröffentlicht: (2024)

Functoriality in Finitary Vacuum Einstein Gravity and Free Yang-Mills Theories from an Abstract Differential Geometric Perspective
von: Raptis, Ioannis
Veröffentlicht: (2024)

Observability of Linear Time-Invariant Systems with Relative Measurements: A Geometric Approach
von: Raptis, Ioannis
Veröffentlicht: (2024)

A Heuristic Philosophical Discourse on Various Applications of Abstract Differential Geometry in Quantum Gravity Research
von: Raptis, Ioannis
Veröffentlicht: (2024)

Stealth by Conformity: Evading Robust Aggregation through Adaptive Poisoning
von: McGaughey, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Poison Once, Refuse Forever: Weaponizing Alignment for Injecting Bias in LLMs
von: Mamun, Md Abdullah Al, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SnatchML: Hijacking ML models without Training Access
von: Ghorbel, Mahmoud, et al.
Veröffentlicht: (2024)

APARATE: Adaptive Adversarial Patch for CNN-based Monocular Depth Estimation for Autonomous Navigation
von: Guesmi, Amira, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Reference-Free EM Validation Flow for Detecting Triggered Hardware Trojans
von: Tahghigh, Mahsa, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Trojan Attacks on Neural Network Controllers for Robotic Systems
von: Younesi, Farbod, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Survey of Trojan Attacks and Defenses to Deep Neural Networks
von: Jin, Lingxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SSAP: A Shape-Sensitive Adversarial Patch for Comprehensive Disruption of Monocular Depth Estimation in Autonomous Navigation Applications
von: Guesmi, Amira, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SalamahBench: Toward Standardized Safety Evaluation for Arabic Language Models
von: Abdelnasser, Omar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An AI Architecture with the Capability to Classify and Explain Hardware Trojans
von: Whitten, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantum Properties Trojans (QuPTs) for Attacking Quantum Neural Networks
von: Bhowmik, Sounak, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HeisenTrojans: They Are Not There Until They Are Triggered
von: Mavurapu, Akshita Reddy, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Towards Practical Fabrication Stage Attacks Using Interrupt-Resilient Hardware Trojans
von: Moschos, Athanasios, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Comprehensive Experimental Liquid‐Level Control System for Advancing Fault Diagnosis Research Innovation: Data, Models, and Procedures
von: Hilina Workneh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Explainability Methods for Hardware Trojan Detection: A Systematic Comparison
von: Whitten, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Pilot-Attacks Can Enable Positive-Rate Covert Communications of Wireless Hardware Trojans
von: Bakirtas, Serhat, et al.
Veröffentlicht: (2024)

$SpikePack$: Enhanced Information Flow in Spiking Neural Networks with High Hardware Compatibility
von: Shen, Guobin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Incorporating the Refractory Period into Spiking Neural Networks through Spike-Triggered Threshold Dynamics
von: Li, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Compression and Inference of Spiking Neural Networks on Resource-Constrained Hardware
von: Jurzec, Karol C., et al.
Veröffentlicht: (2025)