Articoli più recenti per Attacco Backdoor

Presentiamo PAD-FT, un metodo leggero per combattere gli attacchi backdoor senza dati puliti.

Presentiamo PureDiffusion per potenziare i meccanismi di difesa contro le minacce backdoor.

Presentiamo TA-Cleaner, un metodo per migliorare le difese dei modelli multimodali contro il data poisoning.

TrojVLM espone vulnerabilità nei modelli di linguaggio visivo a attacchi backdoor.

Un nuovo metodo solleva preoccupazioni per la sicurezza nei sistemi EEG, evidenziando nel contempo potenziali usi protettivi.

MASA offre una soluzione per migliorare la sicurezza nei sistemi di Federated Learning.

Esaminando le vulnerabilità delle Reti Neurali a Spike attraverso metodi di attacco astuti.

Proteggere i modelli di regressione profonda da minacce nascoste è fondamentale per la sicurezza.

ProP offre un modo efficace per rilevare attacchi backdoor sui modelli di machine learning.

Un nuovo metodo aiuta a proteggere i modelli linguistici da attacchi backdoor dannosi.

Uno sguardo su come i trucchi nascosti influenzano i modelli di linguaggio e le loro spiegazioni.

Scopri come proteggere le macchine dagli attacchi backdoor nell'apprendimento auto-supervisionato.

Esplora come gli attacchi backdoor minacciano il design hardware usando modelli di linguaggio grandi.

La ricerca mette in evidenza i metodi per rilevare attacchi backdoor nel fine-tuning dei modelli di linguaggio.

Scopri come PAR aiuta a proteggere i modelli di intelligenza artificiale da minacce nascoste.

Esplorare i rischi degli attacchi backdoor nel machine learning e le loro implicazioni.

La ricerca svela vulnerabilità nei modelli di linguaggio del codice contro attacchi backdoor.

Capire le minacce alla sicurezza che affrontano le interfacce cervello-computer oggi.

Un metodo proattivo che usa i modelli di linguaggio visivo punta a rilevare attacchi backdoor nascosti.

Un nuovo approccio migliora la sicurezza nell'apprendimento federato concentrandosi sulle difese lato client.

Le BCI offrono nuove possibilità ma affrontano seri minacce alla sicurezza da attacchi backdoor.

Scoprire i pericoli degli attacchi backdoor nei modelli di diffusione.

Scopri come gli attacchi backdoor mettono alla prova la sicurezza dei modelli di linguaggio basati sull'IA.

Gli attacchi backdoor possono compromettere i modelli di classificazione del testo, iniettando pregiudizi e distorcendo i risultati.

Scopri come RVPT migliora la sicurezza dell'IA contro minacce nascoste.