敵対的攻撃 に関する最新の記事

敵対的ハイパーボリュームを導入して、ディープラーニングモデルのパフォーマンスをより良く評価する。

この論文は、頑健な量子機械学習分類器のための敵対的トレーニングについて話してるよ。

新しいアプローチで、分布の変化や攻撃に対するモデルのパフォーマンスが向上するよ。

視覚と言語モデルに対する敵対的攻撃への強靭性を向上させる。

この記事では、CLIPの様々な課題に対する頑丈さをレビューしてるよ。

提案されたフレームワークは、敵対的攻撃に対する連合学習のセキュリティを強化する。

この記事では、VMambaモデルの強みと弱みをレビューします。

LLMがもたらす脅威と防御戦略についての考察。

医療画像分析におけるディープラーニングの役割と敵対的脅威を調査する。

トロピカルニューラルネットワークは機械学習における敵対的攻撃に対するレジリエンスを向上させる。

この記事は、敵対的攻撃がCNNの学習した概念をどう変えるかを調べているよ。

敵対的攻撃がAIの予測や説明にどんな影響を与えるかを調べる。

新しいアプローチが自己修復メカニズムを通じて言語モデルの信頼性を高める。

敵対的攻撃が機械学習モデルに与える影響を理解すること。

この記事は、敵対的攻撃がテキスト分類モデルをどう妨害するかを調べているよ。

オンライン空間で有害な言語を検出するツールを強化することは、安全のためにめちゃ大事だよ。

新しい方法が微妙な攻撃に対する視覚的オブジェクト追跡の耐性を高める。

敵対的攻撃とそれが機械学習モデルに与える影響について学ぼう。

機械学習における敵対的攻撃に対する頑健性に影響を与える重要な要因を探る。

新しい方法が、ノーリファレンスの画像や動画の品質評価の脆弱性を明らかにした。

画像生成におけるPDMの敵対的攻撃に対するセキュリティを検証する。

データ操作に対する分類器の信頼性を高める方法。

インストラクションチューニングされたコードLLMがもたらすセキュリティ脅威についての考察。

この記事では、敵対攻撃に対する耐性を高めるために、低周波情報を活用してCNNを強化することについて話してるよ。

この研究は、言語に対する敵対的攻撃に対するSERモデルの弱点を調べてるよ。

Box-NNはシンプルで効率的に敵対的な挑戦に対するモデルのパフォーマンスを向上させる。

ユニバーサルオーディオクリップは、Whisperみたいな高度なASRモデルをミュートできる。

新しいレイヤープルーニング技術がモデルの効率と精度を高める。

この研究は、ノイズチャネルやプライバシー手法を通じて、量子機械学習の敵対的攻撃に対するセキュリティを向上させるよ。

この記事は、音声モデルの脆弱性とそのセキュリティを強化する方法を調査しているよ。

新しい防御メカニズムがドローンの敵対的脅威下での物体検出を改善する。

この研究は、物体追跡における敵対的攻撃に対するトランスフォーマートラッカーの評価を行ってる。

SCRNは、AI生成されたコンテンツを効果的に識別する信頼できる方法を提供しているよ。

重要なアプリケーションにおける敵対的攻撃のもとでのGNNエクスプレイナーの課題を探る。

新しい方法が敵対的に訓練されたモデルの不確実性定量化を強化する。

新しい手法が、普遍的な敵対的摂動を通じてビジョン・ランゲージ事前学習モデルの脆弱性を明らかにした。

RC-NASフレームワークは、敵対的攻撃に対してディープラーニングモデルを効果的に強化するよ。

新しい方法がGNNの説明手法の脆弱性を明らかにした。

研究が医療における敵対的攻撃に対するセグメンテーションモデルの堅牢性を調べている。

新しいアプローチが、ビジョントランスフォーマーの敵対的攻撃に対する強靭性を高める。