Uma nova abordagem melhora a eficácia dos ataques de backdoor em modelos de NLP.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma nova abordagem melhora a eficácia dos ataques de backdoor em modelos de NLP.
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Esse artigo fala sobre um jeito de manipular redes neurais sem gatilhos.
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EmoAttack usa conversão de voz emocional pra explorar falhas em sistemas de fala.
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Investigando ataques por backdoor e os riscos que eles trazem para sistemas de detecção de objetos.
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NoiseAttack altera várias classes em ataques de backdoor usando padrões de ruído sutis.
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Aprenda como gatilhos ocultos podem manipular modelos de linguagem e representar riscos sérios.
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Analisando como pontos de dados importantes atraem mais riscos de segurança em machine learning.
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Estudo revela vulnerabilidades em modelos de IA por causa de ataques de backdoor.
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Explorando vulnerabilidades de sistemas multiagente cooperativos a ataques de backdoor.
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Apresentando o PAD-FT, um método leve pra combater ataques de backdoor sem precisar de dados limpos.
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Apresentando o PureDiffusion pra melhorar as defesas contra ameaças de backdoor.
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Apresentando o TA-Cleaner, um jeito de melhorar as defesas de modelos multimodais contra contaminação de dados.
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TrojVLM expõe vulnerabilidades nos Modelos de Linguagem Visual a ataques de backdoor.
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Novo método levanta preocupações de segurança em sistemas de EEG, enquanto destaca usos protetivos potenciais.
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A MASA oferece uma solução pra aumentar a segurança em sistemas de Aprendizado Federado.
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Examinando as vulnerabilidades das Redes Neurais de Pulsos através de métodos de ataque inteligentes.
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Proteger modelos de regressão profunda contra ameaças ocultas é super importante pra segurança.
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ProP oferece uma maneira eficaz de detectar ataques camuflados em modelos de aprendizagem de máquina.
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Um novo método ajuda a proteger modelos de linguagem de ataques backdoor prejudiciais.
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Um olhar sobre como truques ocultos afetam modelos de linguagem e suas explicações.
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A pesquisa destaca métodos para detectar ataques de backdoor em ajustes de modelos de linguagem.
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Saiba como o PAR ajuda a proteger modelos de IA contra ameaças ocultas.
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Explorando os riscos de ataques de backdoor em aprendizado de máquina e suas implicações.
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Pesquisas mostram vulnerabilidades em Modelos de Linguagem de Código contra ataques de backdoor.
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Entendendo as ameaças de segurança que os interfaces cérebro-computador enfrentam hoje.
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Um método proativo usando Modelos de Linguagem Visual tem como objetivo detectar ataques backdoor ocultos.
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BCIs oferecem novas possibilidades, mas enfrentam sérias ameaças de segurança com ataques de backdoor.
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