Uma estrutura pra avaliar a robustez de Redes Neurais Bayesianas contra ataques adversariais.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma estrutura pra avaliar a robustez de Redes Neurais Bayesianas contra ataques adversariais.
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Esse estudo analisa a distribuição de imagens usando modelos generativos pra melhorar o reconhecimento.
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NatLogAttack melhora os testes adversariais de modelos de linguagem usando lógica natural.
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Explorando os desafios e defesas em aprendizado de máquina adversarial quântico.
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Analisando como ataques de uma única classe podem enganar modelos de deep learning.
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Novo método melhora ataques adversariais em redes neurais profundas usando mudanças semânticas.
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Este artigo analisa os riscos de segurança dos sistemas de Monitoramento de Carga Não Intrusivo.
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Novos métodos melhoram o treinamento contra ataques adversariais ao focar nas vulnerabilidades dos exemplos.
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Analisando os pontos fortes e fracos do aprendizado dividido em privacidade de dados.
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Analisando os riscos e os desafios de explicação dos ataques adversariais em modelos de IA.
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Uma nova abordagem pra lidar com vulnerabilidades em classificadores mistos.
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O deep learning enfrenta sérios riscos de ataques adversariais que enganam os sistemas.
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Examinando as características e os riscos de segurança dos modelos no dispositivo em apps iOS.
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Novo método melhora exemplos adversariais contra vulnerabilidades de modelos de linguagem.
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Investigando vulnerabilidades de DNNs contra ruídos adversariais na remoção de ruído de imagens.
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Um estudo sobre SCS versus camadas convolucionais tradicionais na classificação de imagens.
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Novo método melhora ataques adversariais mantendo as métricas de desempenho.
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Explore estratégias para melhorar o compartilhamento de informações em grandes redes.
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Um novo método melhora a classificação de imagens ao combinar várias tarefas auto-supervisionadas.
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Analisando os desafios e defesas contra ataques adversariais em nuvens de pontos 3D.
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Pesquisas mostram como imitar a visão humana pode fortalecer as redes neurais profundas contra ataques.
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Novos métodos melhoram a resistência dos sistemas de detecção de objetos a mudanças adversariais.
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Analisando as ameaças que os ataques adversariais trazem para os sistemas de IA.
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Novos métodos pra proteger o aprendizado federado contra ataques, mantendo a privacidade do usuário.
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Focar na seleção de dados de treino pode fortalecer sistemas de classificação de nós.
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Novas técnicas melhoram a confiabilidade das ferramentas de imagem médica contra alterações de dados prejudiciais.
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DyNNs oferecem processamento eficiente e desempenho robusto contra ataques adversariais.
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Analisando como a compressão de modelos afeta as defesas contra ataques adversariais.
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Um novo framework melhora a confiabilidade de modelos de deep learning contra mudanças sutis.
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Analisando como ataques adversariais impactam o DeepReceiver em sistemas de comunicação sem fio.
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A pesquisa destaca novas formas de melhorar as defesas dos modelos contra ataques adversariais.
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Pesquisadores mostram como malware pode enganar antivírus com ataques inteligentes.
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Um novo método aumenta a robustez das CNNs Mixture of Experts contra entradas adversariais.
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Um novo framework melhora a eficácia dos ataques adversariais em modelos de código.
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Analisando os perigos dos ataques adversariais em modelos de imagem e texto.
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Analisando como Redes Neurais Causais melhoram a resistência a ataques adversariais.
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Esse artigo explora o papel dos Transformers na restauração de imagens e suas vulnerabilidades a ataques adversariais.
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Usando perplexidade pra identificar entradas arriscadas em modelos de linguagem.
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Examinando os riscos ligados aos principais modelos de visão computacional e sua eficácia.
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