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Untersuchung der Robustheit von SAM gegen feindliche Angriffe für sicherere autonom fahrende Technologien.

Wir stellen DUCD vor, eine datenschutzorientierte Methode, um DNNs vor gegnerischen Angriffen zu schützen.

Ein Blick darauf, wie KI private Daten beim Bildrestaurieren vergessen kann.

Die Forschung konzentriert sich darauf, adversariale Beispiele zu erstellen, um Systeme zur Glaubwürdigkeitsbewertung zu testen.

Ein neuer Ansatz für klarere Visualisierung und Verständnis von Deep-Learning-Modellen.

Forschung zeigt Schwächen in der AV-Spurerkennung durch negative Schatten.

Ein Blick darauf, wie man die Vertrauenswürdigkeit von KI-Erklärungen durch gegnerische Sensitivität einschätzt.

Eine neue Methode verbessert das Verständnis und die Zuverlässigkeit von neuronalen Netzwerken.

Eine Studie zeigt Schwachstellen von DNA-Modellen gegenüber Angreifern.

Die Risiken und Abwehrmechanismen von multimodalen Sprachmodellen in der KI untersuchen.

Erforschen, wie Ironie maschinelles Lernen verwirrt.

In diesem Artikel werden die Sicherheits- und Schutzprobleme in multimodalen KI-Systemen behandelt.

Neue Methode verbessert die Sicherheit von Deep Learning mit zufälligen neuronalen Fingerabdrücken.

Ein genauerer Blick auf die Behauptungen über neue Bildklassifizierungsverteidigungen gegen adversariale Beispiele.

Die Bedeutung einzelner Klassen in Bildklassifizierungsmodellen erkunden.

LLMs haben Schwierigkeiten, clevere Betrügereien zu erkennen und müssen sich verbessern.

Entdecke, wie NODE-AdvGAN KI mit subtilen Bildern reinlegt.

Entdecke, wie adversarielle Beispiele die Cybersicherheit herausfordern und wie man sich dagegen verteidigen kann.

Adversarial Training verbessert die Verteidigung von KI gegen täuschende Angriffe mithilfe des SDI-Masses.