Mejorando la seguridad de modelos de aprendizaje automático contra ataques adversariales a través de robustez certificada.
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Benjamin I. P. Rubinstein
La investigación destaca las vulnerabilidades de los sistemas MNMT ante ataques de puerta trasera.
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Un método para mejorar la fiabilidad de los modelos de regresión frente a ataques.
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Abordar el sobreajuste y los problemas de privacidad en conjuntos de datos en evolución.
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