Baoyuan Wu

新しい戦略で、スマートなサンプル選択を通じてバックドア攻撃の効果がアップするよ。

研究者たちは、機械学習モデルに対する有害なバックドア攻撃への防御策を探っている。

新しいフレームワークがAIシステム内の欠陥データサンプルを特定して削除する。

ディープラーニングモデルにおけるバックドア攻撃と防御についての考察。

新しい方法が画像分類中に重要な特徴にモデルのフォーカスを強化する。

BackdoorBenchは、深層ニューラルネットワークにおけるバックスドア学習手法を評価するための統一アプローチを提供します。