敵対的攻撃 に関する最新の記事

画像とテキストを組み合わせてシステムへの攻撃を特定する方法。

新しい方法がディープラーニングモデルの弱点を素早く特定するのに役立つよ。

テキストの有用性を維持しつつプライバシーを確保する新しいアプローチ。

スーパー解像技術がディープフェイクの検出をかなり複雑にしてるね。

TrackPGDは、高度な敵対的攻撃を通じてオブジェクトトラッキングの限界を試します。

攻撃下での異なる人口グループにおけるVAEのパフォーマンスに関する研究。

新しい方法が確率計算を利用してニューラルネットワークのセキュリティを向上させる。

サイバー・フィジカルエネルギー管理におけるDRLシステムへの脅威を探る。

軽量モデルの脆弱性を敵対的攻撃に対して調べる。

強靭な分類器に関する新しい知見が、攻撃に対する耐性を高める能力を向上させる。

この研究は、非対立的攻撃が知識グラフ埋め込みアルゴリズムにどう影響するかを明らかにしてる。

HO-FMNを使って、敵対的攻撃に対する機械学習モデルのロバスト性をより良く評価しよう。

新しい方法で、拡散技術を使って3Dモデルに対する敵対的攻撃が強化される。

NeRF技術の脆弱性と潜在的な攻撃を検討する。

AIシステムのレジリエンスを多タスクの敵対的攻撃で強化する方法を紹介。

研究によると、フレンドリーなプロンプトがAIシステムを誤導することがあるんだって。

サイバーセキュリティの課題と、Industry 5.0におけるAIの役割を考える。

ファストプリエンプションは、攻撃に対するディープラーニングシステムのための積極的な防御を提供するよ。

部分ラベルと敵対的攻撃モデルを使ってCNNを改善する研究。

この記事は、さまざまな攻撃タイプに対するマルチモーダルモデルの弱点をレビューしてるよ。

医療画像における敵対的攻撃がもたらす脅威を探る。

MALTは、画像分類モデルにおける対抗攻撃の効率と成功率を向上させる。

この記事では、敵対的攻撃から画像品質システムを守る方法についてレビューします。

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。