Robert Mullins

Architektonische Hintertüren stellen ernsthafte Sicherheitsrisiken in neuronalen Netzwerken dar und bleiben oft unentdeckt.

Eine Studie zur Verbesserung von Techniken zur Modellerfassung für die Sicherheit von Deep Learning.