Articoli più recenti per Attacchi Avversariali

Nuovo metodo di allenamento migliora la sicurezza e le performance dei LLM.

L'analisi dei mammogrammi affronta rischi da attacchi informatici, richiedendo difese AI più forti.

Esaminare come gli attacchi avversariali influenzano i modelli di classificazione di testo e immagini.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza e la sicurezza dei BCI contro gli attacchi.

I chip AIMC sembrano promettenti per difendere l'IA da attacchi astuti.

Come le associazioni di parole complicate confondono il processamento del linguaggio nei computer.

Esaminando strategie per migliorare l'affidabilità del deep learning contro minacce avversarie.

Scopri come gli attacchi avversari manipolano il deep learning tramite tecniche di rendering differenziabile.

Esplorare i punti di forza della generazione di codice umana rispetto a quella automatizzata.

I sistemi di intelligenza artificiale affrontano nuovi rischi da attacchi solo su edge che ingannano le previsioni.

PG-ECAP crea pezzi dall'aspetto naturale per confondere efficacemente i sistemi di riconoscimento dei computer.

RobustCRF migliora la resilienza delle GNN mantenendo le prestazioni nelle applicazioni del mondo reale.

Esaminare attacchi avversariali e promuovere l'equità attraverso il mixup training.

Scopri come il potatura dei layer migliora l'efficienza e le prestazioni del modello.

Uno sguardo alle sfide e ai nuovi metodi per combattere gli attacchi avversari.

Presentiamo DMS-IQA, un metodo affidabile per valutare la qualità delle immagini contro attacchi avversariali.

Una nuova strategia per affrontare più compiti nei deep neural networks.

L'attacco ABBG disturba i tracker di oggetti visivi che usano la tecnologia dei transformer.

Le foglie possono confondere i sistemi di riconoscimento delle immagini nelle auto a guida autonoma.

Esplorare come le reti iperboliche possano resistere agli attacchi avversari.

Scopri come la forensica digitale aiuta a risolvere i crimini usando strumenti avanzati.

Scopri come gli MLVGMs aiutano a proteggere i sistemi di visione artificiale dagli attacchi avversari.

Scopri come il rumore avverso influisce sui modelli 3D e sfida la tecnologia.

I modelli di denoising affrontano sfide a causa del rumore avversario, ma nuove strategie offrono speranza.

Scopri come proteggere le GNN dagli attacchi avversariali e migliorarne l'affidabilità.

Un nuovo metodo migliora i modelli linguistici, rendendoli più resistenti a trucchi avversari.

Un modello innovativo migliora l'affidabilità del riconoscimento delle immagini contro gli attacchi.

Esplora i punti di forza e di debolezza dei LLM nelle sviluppo software.

Uno sguardo a come gli attacchi avversariali mettono alla prova l'elaborazione delle immagini da parte dell'IA.

Uno sguardo su come Doubly-UAP inganna i modelli AI con immagini e testo.

Uno sguardo alle risposte dei LLM agli attacchi e ai dati insoliti.

Un nuovo metodo migliora la creazione di immagini avversarie nell'imaging medico.

La ricerca svela modi per potenziare le difese delle reti neurali nei sistemi di comunicazione.

Un nuovo strumento aiuta ad addestrare i modelli di IA a resistere ad attacchi furbi in 3D.

VIAP offre una soluzione per ingannare i sistemi di riconoscimento AI da vari angoli.

I ricercatori hanno sviluppato un metodo per proteggere i LLM da manipolazioni dannose.

La ricerca mostra come ingannare efficacemente i sistemi di rilevamento dei veicoli.

Watertox altera le immagini in modo intelligente per confondere i sistemi di intelligenza artificiale, restando però chiaro per gli esseri umani.

Esaminando i rischi e le sfide di sicurezza dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni nella tecnologia.

SurvAttack mette in evidenza i rischi nei modelli di sopravvivenza e la necessità di difese più robuste nella sanità.