Derniers articles pour Attaques adversariales

Examiner de nouvelles méthodes pour améliorer l'efficacité et la sécurité des réseaux neuronaux.

Des recherches montrent que les données EEG peuvent aider les réseaux de neurones artificiels à résister aux attaques adversariales.

Une méthode qui améliore la concentration des CNN sur les zones clés d'une image pour de meilleures décisions.

Voici PIP, un outil pour détecter les attaques adversariales dans les LVLM.

Les avancées en IA rendent l'audio truqué courant, d'où le besoin de détection.

Une nouvelle mesure pour renforcer les systèmes de détection d'intrusion réseau contre les attaques adverses.

Exploration des réseaux de neurones épars et de leur performance avec des données d'entraînement difficiles.

XSub exploite l'IA explicable pour améliorer les attaques adversariales, ce qui soulève des inquiétudes en matière de sécurité.

Examen des attaques efficaces sur la classification automatique de modulation en utilisant le rapport d'or.

Une nouvelle méthode pour améliorer les modèles de deep learning contre les attaques adversariales.

Aborder les risques de sécurité dans l'IA générative grâce au red et blue teaming.

Explorer l'équilibre entre les menaces adversariales et les mesures proactives en apprentissage automatique.

Explorer les vulnérabilités de la reconnaissance faciale dues aux attaques de watermarking adversarial.

Évaluer la performance de l'IA en utilisant l'analyse de survie pour sa fiabilité face aux défis.

SWE2 améliore la détection des discours haineux sur les réseaux sociaux grâce à des techniques avancées.

Examiner le rôle des classificateurs, surtout les modèles CVFR, dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle stratégie d'entraînement améliore la résistance des systèmes de vision 3D aux entrées trompeuses.

Une nouvelle méthode améliore la précision du comptage de foule et la fiabilité du modèle.

Un aperçu des méthodes traditionnelles et d'apprentissage profond en sécurité réseau.

Une nouvelle approche renforce la fiabilité des systèmes de réponse aux questions.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la sécurité et la performance des LLM.

L'analyse des mammographies fait face à des risques de cyberattaques, nécessitant des défenses AI plus solides.

Examiner comment les attaques adversariales impactent les modèles de classification de texte et d'images.

Une nouvelle méthode améliore la précision et la sécurité des BCI contre les attaques.

Les puces AIMC montrent un bon potentiel pour protéger l'IA contre des attaques rusées.

Comment des associations de mots piégeuses compliquent le traitement du langage dans les ordinateurs.

Examiner des stratégies pour améliorer la fiabilité de l'apprentissage profond contre les menaces adversariales.

Apprends comment les attaques adversariales manipulent l'apprentissage profond grâce aux techniques de rendu différentiable.

Explorer les forces de la génération de code humaine contre celle automatisée.

Les systèmes d'IA font face à de nouveaux risques à cause des attaques uniquement sur le bord qui faussent les prédictions.

PG-ECAP crée des patchs qui ont l'air naturels pour tromper efficacement les systèmes de reconnaissance des ordinateurs.

RobustCRF renforce la résistance des GNN tout en gardant de bonnes performances dans des applis concrètes.

Examen des attaques adversariales et promotion de l'équité grâce à l'entraînement mixup.

Découvre comment l'élagage des couches améliore l'efficacité et la performance des modèles.

Un aperçu des défis et des nouvelles méthodes pour combattre les attaques adversariales.

Présentation de DMS-IQA, une méthode fiable pour évaluer la qualité des images face aux attaques adversariales.

Une nouvelle stratégie pour cibler plusieurs tâches dans les réseaux de neurones profonds.

L'attaque ABBG perturbe les trackers d'objets visuels utilisant la technologie des transformeurs.

Les feuilles peuvent embrouiller les systèmes de reconnaissance d'images dans les voitures autonomes.

Explorer comment les réseaux hyperboliques peuvent résister aux attaques adversariales.