敵対的攻撃 に関する最新の記事

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。

新しいアプローチがBCIの精度と攻撃に対する安全性を高めた。

AIMCチップは、巧妙な攻撃からAIを守るのに期待が持てる。

トリッキーな単語の関連付けがコンピュータの言語処理を混乱させる。

敵対的脅威に対する深層学習の信頼性を向上させる戦略を検討中。

敵対的攻撃が微分可能なレンダリング技術を通じて深層学習をどのように操作するかを学ぼう。

人間と自動コード生成の強みを探る。

AIシステムは、予測を誤らせるエッジのみの攻撃から新たなリスクに直面している。

PG-ECAPは、コンピュータ認識システムを混乱させるために自然な見た目のパッチを作るんだ。

RobustCRFは、GNNの耐性を強化しつつ、リアルワールドのアプリケーションでの性能を維持するよ。

敵対的攻撃を調査して、ミックスアップトレーニングを通じて公正さを促進する。

レイヤープルーニングがモデルの効率とパフォーマンスを向上させる方法を学ぼう。

敵対的攻撃に対抗するための課題と新しい手法を見てみよう。

DMS-IQAを紹介するよ、敵対的攻撃に対する画像品質を評価する信頼できる方法だ。

深層ニューラルネットワークで複数のタスクをターゲットにする新しい戦略。

ABBG攻撃がトランスフォーマー技術を使ったビジュアルオブジェクトトラッカーを妨害する。

葉っぱは自動運転車の画像認識システムを混乱させることがあるんだ。

ハイパーボリックネットワークが敵対的攻撃にどんなふうに耐えるか探ってる。