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Un nuevo método para aumentar la robustez del modelo contra ataques adversariales.

TART mejora la precisión del modelo mientras defiende contra ataques adversarios.

Este trabajo explora el modelado generativo para avanzar en tareas e interacciones robóticas.

Los modelos de deep learning enfrentan importantes desafíos de seguridad que hay que resolver para su uso seguro.

Un nuevo enfoque de auto-ensamble mejora la resistencia del modelo a cambios adversariales.

Un nuevo método combina el Aprendizaje Federado y el Entrenamiento Adversarial para la detección de amenazas internas.

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Nuevas técnicas ayudan a detectar problemas de visión en bebés prematuros.

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Un nuevo método ayuda a proteger los modelos de lenguaje de ataques maliciosos de puerta trasera.

Examinando ataques adversariales y promoviendo la equidad a través del entrenamiento mixup.

Los LLMs tienen problemas para detectar estafas inteligentes y necesitan mejorar.

Explorando cómo las redes hiperbólicas pueden resistir ataques adversariales.

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Explora el mundo en constante cambio de la ciberseguridad y su papel crucial en la seguridad.

Los chatbots enfrentan riesgos por preguntas ingeniosas que llevan a respuestas dañinas.

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El entrenamiento adversarial mejora la defensa de la IA contra ataques engañosos usando la medida SDI.

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