「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

DPD-fVAE: Synthetic Data Generation Using Federated Variational Autoencoders With Differentially-Private Decoder

投稿日: 2022年11月22日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、ヘルスケアなどのドメインに共通 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.CV, cs.LG | DPD-fVAE: Synthetic Data Generation Using Federated Variational Autoencoders With Differentially-Private Decoder はコメントを受け付けていません

Adversarial Detection by Approximation of Ensemble Boundary

投稿日: 2022年11月21日 作成者: jarxiv

要約 ブール関数のスペクトル近似は、2 クラス パターン認識問題を解決するディー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.CV, cs.LG | Adversarial Detection by Approximation of Ensemble Boundary はコメントを受け付けていません

Towards Good Practices in Evaluating Transfer Adversarial Attacks

投稿日: 2022年11月18日 作成者: jarxiv

要約 転送敵対的攻撃は、現実世界のブラックボックス シナリオで重大なセキュリティ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.CV, cs.LG | Towards Good Practices in Evaluating Transfer Adversarial Attacks はコメントを受け付けていません

Adaptive Test-Time Defense with the Manifold Hypothesis

投稿日: 2022年11月18日 作成者: jarxiv

要約 この作業では、多様体仮説を使用して、敵対的ロバスト性の新しいフレームワーク … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.CV, cs.LG | Adaptive Test-Time Defense with the Manifold Hypothesis はコメントを受け付けていません

Assessing Neural Network Robustness via Adversarial Pivotal Tuning

投稿日: 2022年11月18日 作成者: jarxiv

要約 多様な一連の操作に対する画像分類子の堅牢性を評価する機能は、現実世界での展 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.CV, cs.LG | Assessing Neural Network Robustness via Adversarial Pivotal Tuning はコメントを受け付けていません

Deep Boosting Robustness of DNN-based Image Watermarking via DBMark

投稿日: 2022年11月17日 作成者: jarxiv

要約 画像の透かしは、元の画像と知覚的に同一であるエンコードされた画像を必要とし … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.CV | Deep Boosting Robustness of DNN-based Image Watermarking via DBMark はコメントを受け付けていません

Attacking Object Detector Using A Universal Targeted Label-Switch Patch

投稿日: 2022年11月17日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ラーニング ベースのオブジェクト検出器 (OD) に対する敵対的 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.CV, cs.LG | Attacking Object Detector Using A Universal Targeted Label-Switch Patch はコメントを受け付けていません

Differentially Private Optimizers Can Learn Adversarially Robust Models

投稿日: 2022年11月17日 作成者: jarxiv

要約 機械学習モデルはさまざまな分野で活躍しており、セキュリティ コミュニティと … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.CV, cs.LG | Differentially Private Optimizers Can Learn Adversarially Robust Models はコメントを受け付けていません

CorruptEncoder: Data Poisoning based Backdoor Attacks to Contrastive Learning

投稿日: 2022年11月16日 作成者: jarxiv

要約 対照学習 (CL) は、画像 (シングルモーダル CL と呼ばれます) ま … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.CV, cs.LG | CorruptEncoder: Data Poisoning based Backdoor Attacks to Contrastive Learning はコメントを受け付けていません

Red-Teaming the Stable Diffusion Safety Filter

投稿日: 2022年11月11日 作成者: jarxiv

要約 Stable Diffusion は、DALLE、Imagen、Parti … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.CV, cs.CY, cs.LG | Red-Teaming the Stable Diffusion Safety Filter はコメントを受け付けていません