Articoli più recenti per Esempi avversariali

Esaminando come i modelli di machine learning robusti influenzano l'efficacia delle spiegazioni.

Esaminando come i modelli continui influenzano la robustezza e le prestazioni nel machine learning.

Un nuovo metodo per creare esempi avversariali mirati in modo efficiente ed efficace.

Usare modelli di diffusione per migliorare la rilevazione di esempi avversariali nel machine learning.

La ricerca mette in evidenza l'impatto della morbidezza sugli attacchi avversariali nella generazione di immagini.

CleanSheet avanza il furto di modelli senza modificare i processi di addestramento.

Un nuovo metodo per migliorare la resistenza delle reti neurali agli attacchi mantenendo le prestazioni.

HQA-Attack crea esempi avversariali di alta qualità nel testo mantenendo il significato.

Uno sguardo alle sfide nel valutare gli agenti RL in ambienti in cambiamento.

Capire come costruire sistemi di machine learning più affidabili contro minacce avversarie.

Valutare l'efficacia delle GNN contro i rischi di sicurezza nei circuiti integrati.

Questo studio svela cosa sanno gli attaccanti negli attacchi avversariali contro i modelli di riconoscimento delle immagini.

Uno sguardo al framework ProTIP per valutare i modelli di generazione di immagini AI.

Un nuovo metodo migliora la resilienza dei modelli agli esempi avversari attraverso l'aggiustamento dei prompt testuali.

Questo articolo parla dei metodi per migliorare la resilienza del deep learning agli esempi avversariali.

Il nuovo metodo SSCAE migliora la generazione di esempi avversariali nel processamento del linguaggio naturale.

I modelli di base come CLIP offrono sia opportunità che pericoli nascosti nell'IA.

Un nuovo dataset punta a migliorare i modelli di rilevamento dell'odio per la lingua tedesca.

Le tecniche di visione attiva migliorano la resilienza del deep learning contro gli input avversariali.

Quest'articolo analizza come gli attacchi avversari compromettano i modelli di classificazione del testo.

Un nuovo metodo inserisce filigrane nelle immagini generate per proteggere dai problemi di copyright.

Uno sguardo ai rischi che l'apprendimento automatico avversariale comporta per le navette spaziali autonome.

Esaminando le debolezze delle DNN contro esempi avversari e le loro implicazioni.

Un nuovo metodo di allenamento migliora la sicurezza del modello contro attacchi universali.

Un nuovo metodo utilizza il reinforcement learning per generare esempi avversariali efficaci.

Un nuovo approccio migliora la sicurezza delle reti neurali contro esempi avversariali.

Migliorare la robustezza del machine learning contro gli esempi avversari è fondamentale per applicazioni sicure.

NCS permette di generare esempi avversari in modo efficace e con costi computazionali più bassi.

Uno sguardo a come gli esempi avversari sfidano i modelli di intelligenza artificiale.

Un nuovo metodo per migliorare l'apprendimento continuo senza esempi tracciando i cambiamenti nella rappresentazione delle classi.

Due tecniche innovative migliorano gli attacchi avversari sui modelli di dati tabulari.

Esaminando il ruolo dei neuroni nei modelli CLIP e le loro interazioni.

Un nuovo approccio all'addestramento avversariale migliora le prestazioni e la sicurezza dei sistemi AI.

Un nuovo metodo migliora gli attacchi mirati usando campioni semplici nelle reti neurali.

Questo articolo parla di un nuovo metodo per migliorare la robustezza contro gli attacchi avversari nella classificazione delle immagini.

Uno sguardo ai modelli di apprendimento robusti e alla loro importanza nella sicurezza dei dati.

Uno studio sull'efficacia dei rilevatori OOD contro esempi avversari.

Presentiamo SPLITZ, un metodo per migliorare la stabilità dei modelli di intelligenza artificiale contro esempi avversariali.

Nuovi metodi basati su modelli di diffusione migliorano la cybersecurity contro esempi avversariali.

VeriQR migliora la robustezza nei modelli di machine learning quantistico contro il rumore.