敵対的攻撃 に関する最新の記事

敵対的攻撃に対するベイジアンニューラルネットワークの頑健性を評価するフレームワーク。

この研究は、認識を向上させるために生成モデルを使って画像の分布を分析してるよ。

NatLogAttackは、自然論理を使って言語モデルの敵対的テストを改善するよ。

量子敵対的機械学習の課題と防御策を探る。

単一クラス攻撃がディープラーニングモデルをどう誤解させるかを調べる。

新しい方法で、意味の変化を使ってディープニューラルネットワークへの敵対的攻撃が改善された。

この記事では、非侵入型負荷監視システムのセキュリティリスクについて調べてるよ。

新しい方法は、実例の脆弱性に焦点を当てることで敵対的攻撃に対するトレーニングを強化するよ。

データプライバシーにおけるスプリット学習の強みと弱みを検討する。

AIモデルに対する敵対的攻撃のリスクと説明可能性の課題を調べる。

混合分類器の脆弱性に対処する新しいアプローチ。

ディープラーニングは、システムを誤導する敵対的攻撃から深刻なリスクにさらされてる。

iOSアプリのデバイス上モデルの特徴とセキュリティリスクを調べる。

新しい手法が言語モデルの脆弱性に対する敵対的な例を強化する。

画像ノイズ除去における敵対的ノイズに対するDNNの脆弱性を調査する。

画像分類におけるSCSと従来の畳み込み層の比較に関する研究。

新しい方法で、パフォーマンス指標を維持しつつ、敵対的攻撃が改善された。

大規模ネットワークで情報共有を強化するための戦略を探ろう。

新しい手法は、複数の自己教師ありタスクを組み合わせることで画像分類を改善する。

3Dポイントクラウドへの敵対的攻撃に対する課題と防御を調査中。

研究によると、人間の視覚を真似ることで、ディープニューラルネットワークが攻撃に対して強化されることがわかった。

新しい手法が物体検出システムの敵対的変化に対する耐性を向上させる。

AIシステムに対する敵対的攻撃がもたらす脅威を調査中。

ユーザープライバシーを守りながら、攻撃からフェデレーテッドラーニングを守る新しい方法。

トレーニングデータの選択に注力すると、ノード分類システムが強化されるよ。

新しい技術が医療画像ツールの信頼性を有害なデータ改変から向上させる。

敵対的攻撃が多エージェント強化学習システムに与える影響を探る。

DyNNsは効率的な処理と敵対的攻撃に対する強力なパフォーマンスを提供する。

モデル圧縮が敵対的攻撃への防御にどう影響するかを調べてる。

新しいフレームワークが微妙な変化に対するディープラーニングモデルの信頼性を向上させる。

無線通信システムにおけるDeepReceiverへの敵対的攻撃の影響を調査する。

研究が敵対的攻撃に対するモデルの防御を改善する新しい方法を明らかにした。

研究者たちが、マルウェアが巧妙な攻撃でアンチウイルスを欺く方法を明らかにした。

新しい方法が、敵対的入力に対する専門家の混合CNNの堅牢性を高める。

新しいフレームワークがコードモデルへの敵対的攻撃の効果を高める。

画像やテキストモデルに対する敵対的攻撃の危険性を調べる。

因果神経ネットワークが敵対的攻撃に対するレジリエンスをどう高めるかを探る。

この記事では、画像修復におけるトランスフォーマーの役割と、それに対する敵対的攻撃の脆弱性について探求しているよ。

言語モデルでリスクのある入力を特定するために困惑度を使う。

コンピュータビジョンモデルのリスクや効果を調べてるよ。