Presentamos PAD-FT, un método ligero para combatir ataques de backdoor sin necesidad de datos limpios.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Presentamos PAD-FT, un método ligero para combatir ataques de backdoor sin necesidad de datos limpios.
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Presentamos PureDiffusion para mejorar los mecanismos de defensa contra amenazas de puerta trasera.
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Te presentamos TA-Cleaner, un método para mejorar las defensas de modelos multimodales contra la contaminación de datos.
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TrojVLM expone vulnerabilidades en los Modelos de Lenguaje Visual a ataques de puerta trasera.
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Un nuevo método genera preocupaciones de seguridad en los sistemas de EEG, a la vez que destaca posibles usos protectores.
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MASA ofrece una solución para mejorar la seguridad en los sistemas de Aprendizaje Federado.
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Examinando las vulnerabilidades de las Redes Neuronales de Espigas a través de métodos de ataque ingeniosos.
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Proteger los modelos de regresión profunda de amenazas ocultas es clave para la seguridad.
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ProP ofrece una forma efectiva de detectar ataques por la puerta de atrás en modelos de aprendizaje automático.
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Un nuevo método ayuda a proteger los modelos de lenguaje de ataques maliciosos de puerta trasera.
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Una mirada a cómo los trucos ocultos afectan a los modelos de lenguaje y sus explicaciones.
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Descubre cómo proteger las máquinas de ataques de backdoor en el aprendizaje autogestionado.
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Explora cómo los ataques de puerta trasera amenazan el diseño de hardware usando modelos de lenguaje grandes.
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La investigación destaca métodos para detectar ataques de puerta trasera en el ajuste fino de modelos de lenguaje.
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Descubre cómo PAR ayuda a proteger los modelos de IA de amenazas ocultas.
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Explorando los riesgos de ataques backdoor en el aprendizaje automático y sus implicaciones.
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La investigación revela vulnerabilidades en los Modelos de Lenguaje de Código contra ataques de puerta trasera.
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Entendiendo las amenazas de seguridad que enfrentan las interfaces cerebro-computadora hoy en día.
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Un método proactivo que utiliza Modelos de Lenguaje Visual busca detectar ataques de backdoor ocultos.
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Un nuevo enfoque mejora la seguridad en el aprendizaje federado al centrarse en las defensas del lado del cliente.
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Los BCIs ofrecen nuevas posibilidades, pero enfrentan serias amenazas de seguridad por ataques de puerta trasera.
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Descubriendo los peligros de los ataques backdoor en modelos de difusión.
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Descubre cómo los ataques de puerta trasera desafían la seguridad de los modelos de lenguaje impulsados por IA.
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Los ataques de puerta trasera pueden debilitar los modelos de clasificación de texto, inyectando sesgo y distorsionando los resultados.
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