敵対的サンプル に関する最新の記事

この記事では、敵対的な例がマルウェア検出システムにどのように影響するかを調べているよ。

この研究は、言語を変えるとテキスト分類器にどう影響するかを調べてるよ。

SAMの敵対的攻撃に対する堅牢性を調べて、安全な自動運転技術を目指す。

DUCDを紹介するよ、敵対的攻撃からDNNを守るためのプライバシー重視の方法なんだ。

AIが画像修復の過程でプライベートデータをどうやって忘れるかを見てみよう。

研究は、信頼性評価システムをテストするための敵対的な例を生成することに焦点を当てている。

深層学習モデルをより明確に視覚化して理解するための新しいアプローチ。

研究によると、ネガティブシャドウを通じてAVレーン検出に脆弱性があることがわかった。

AIの説明の信頼性を敵対的感度を通じて評価する方法を見てみよう。

新しい方法がニューラルネットワークの理解と信頼性を高める。

研究がDNAモデルの脆弱性を逆境攻撃にさらされることを明らかにした。

AIにおけるマルチモーダル言語モデルのリスクと防御を調べる。

アイロニーがどう機械学習システムを混乱させるか探ってるんだ。

この記事では、マルチモーダルAIシステムの安全性とセキュリティの問題について話してるよ。

新しい方法がランダムなニューラルフィンガープリンツを使ってディープラーニングのセキュリティを強化。

敵対的な例に対する新しい画像分類防御の主張を詳しく見てみよう。

画像分類モデルにおける個別クラスの重要性を探る。

LLMは賢い詐欺を見抜くのが難しくて、改善が必要なんだ。

NODE-AdvGANが微妙な画像でAIを欺く方法を発見しよう。

敵対的サンプルがサイバーセキュリティにどんな影響を与え、防御にどう挑戦しているのかを見てみよう。

敵対的トレーニングは、SDI指標を使ってAIの欺瞞攻撃に対する防御を強化する。