Paul Montague

Nuove difese mirano a proteggere i modelli di apprendimento automatico dagli attacchi dei dati dannosi.

Migliorare la sicurezza dei modelli di machine learning contro gli attacchi avversari attraverso la robustezza certificata.

Un nuovo metodo affronta la generazione di contenuti dannosi nei modelli di intelligenza artificiale.

Questo studio esamina come i metodi bayesiani possano migliorare i sistemi di rilevamento malware.

Indagare sugli attacchi backdoor e i loro rischi per i sistemi di rilevamento degli oggetti.