敵対的攻撃 に関する最新の記事

新しい方法がVAEsの厄介なデータ操作に対する耐性を高める。

視覚トランスフォーマーとその下流モデルの脆弱性を転送攻撃で調べる。

拡散モデルの脆弱性と防御を調べて、安全なコンテンツ生成について考える。

深層学習における説明可能性への敵対的攻撃の影響を探る。

新しい方法で深層学習モデルが敵対的変化に対する耐性が向上してるよ。

アルツハイマー病の診断におけるMRI画像のリスクを、先進的な検出方法で対処する。

シャッフル攻撃は、SHAPみたいな方法を使ったAIの公平性評価の脆弱性を明らかにする。

この記事では、量子機械学習モデルを敵対的攻撃に対して頑丈にする方法について話してるよ。

新しいアプローチが、アクティブラーニングの攻撃に対する耐性を向上させることを目指してるよ。

新しい方法は複数の顔認証システムを効率的に狙ってる。

新しい方法は、メイクを使って顔認識システムのプライバシーを強化するんだ。

時系列ニューラルネットワークに対する敵対的攻撃の課題に取り組む。

新しい方法で機械学習モデルの敵対的攻撃への防御が改善される。

新しい方法がIWMFを使って敵対的攻撃に対する顔認識の精度を向上させてる。

新しい攻撃方法がディープフェイク検出システムを無効にしてる。

機械学習と敵対的防御戦略を使ってボットネット検出方法を改善する。

ウォーターマークがAIモデルをどう守るか、クリエイターの権利をどうサポートするかを学ぼう。

ニューラルネットワークの効率とセキュリティを向上させる新しい方法を検討中。

研究によると、EEGデータが人工ニューラルネットワークを敵対的攻撃から守るのに役立つらしいよ。

CNNが重要な画像エリアに焦点を当てて、より良い意思決定をするための方法。

PIPを紹介するよ、LVLMでの敵対的攻撃を検出するツールだ。

AIの進歩でフェイク音声が普通になってきたから、検出が必要になってるね。

敵対的攻撃に対抗するためのネットワーク侵入検知システムを強化する新しい対策。

スパースニューラルネットワークの探求と厳しいトレーニングデータでのパフォーマンス。

XSubは説明可能なAIを利用して敵対的攻撃を強化し、セキュリティの懸念を引き起こしている。

ゴールデンレシオを使った自動変調分類への効率的な攻撃の検討。

敵対的攻撃に対抗するためのディープラーニングモデルを改善する新しい方法。

生成AIのセキュリティリスクを赤チームと青チームで対処する。

機械学習における敵対的脅威と積極的対策のバランスを探る。

敵対的ウォーターマーク攻撃による顔認識の脆弱性を探る。

挑戦に対する信頼性を評価するための生存分析を使ったAIパフォーマンスの評価。

SWE2は、先進的な技術を使ってSNSでのヘイトスピーチの検出を改善するよ。

機械学習における分類器、特にCVFRモデルの役割を調べる。

新しいトレーニング戦略が3D視覚システムの誤解を招く入力への耐性を向上させる。

新しい方法が人混みのカウント精度とモデルの信頼性を向上させる。

ネットワークセキュリティにおける従来の手法とディープラーニング手法の概要。

新しいアプローチで質問応答システムの信頼性がアップするよ。

新しいトレーニング方法がLLMの安全性とパフォーマンスを向上させる。

マンモグラムの分析はサイバー攻撃の危険にさらされていて、もっと強力なAIの防御が求められてる。

テキストと画像分類モデルに対する敵対的攻撃の影響を調べる。