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从快捷方式到触发器：使用去噪 PoE 进行后门防御
该文提出了基于集成学习的 DPoE 框架，用于解决语言模型面临的各种不同类型后门攻击的防御问题，并在 SST-2 数据集上进行了验证，结果表明 DPoE 在不同类型的后门触发器下都能显著提高防御性能。
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a year ago
MM
联邦学习中缓解拜占庭攻击的挑战和方法
该研究论文对联邦学习中的拜占庭攻击进行了全面调查和分析，对现有防御方案进行了对比和讨论，并提出了一种新的拜占庭攻击方法称为权重攻击，由此揭示目前防御方案对联邦学习中的拜占庭攻击的局限性，并探讨了未来的研究方向和挑战。
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3 years ago
DeepSweep：使用数据增强评估减轻 DNN 后门攻击的框架
本文介绍了一种利用数据增强技术来减轻背门攻击与增强深度学习模型鲁棒性的方法，并介绍了一个全面评估这些技术的框架。作者通过综合评估 71 种现有的数据增强函数来发现对于不同的背门攻击，最佳的策略可以有效地减轻八种不同的背门攻击，并超越了五种现
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4 years ago
深度伪造的创造与检测：一项调查
本文旨在探讨生成深度学习算法如何创作和侦测 Deepfakes，并提供对其工作原理的深入了解以及当前领域的趋势和进展、目前防御解决方案的不足之处以及需要进一步研究和关注的领域。
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4 years ago
CVPR
通过输入多样性来提高对抗性样本的可迁移性
利用多样化的输入模式来生成对抗样本，实现更好的对抗样本传递性，评估该方法在不同防御方法下的对抗成功率，并在 NIPS 2017 对抗比赛中获得了 73.0% 的平均成功率，从而提高了对抗攻击的基准线。
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6 years ago
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