文献データベース

Thwarting Adversarial Examples: An $L_0$-RobustSparse Fourier Transform

Authors: Mitali Bafna, Jack Murtagh, Nikhil Vyas | Published: 2018-12-12
ロバスト性
収束性分析
敵対的サンプルの検知

A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks

Authors: Tero Karras, Samuli Laine, Timo Aila | Published: 2018-12-12 | Updated: 2019-03-29
データ生成
ディープフェイク
画像処理

Recurrent Neural Networks for Fuzz Testing Web Browsers

Authors: Martin Sablotny, Bjørn Sand Jensen, Chris W. Johnson | Published: 2018-12-12
ファジング
深層学習モデル
生成的敵対ネットワーク

Anomaly Generation using Generative Adversarial Networks in Host Based Intrusion Detection

Authors: Milad Salem, Shayan Taheri, Jiann Shiun Yuan | Published: 2018-12-11
データ収集
マルチクラス分類
生成的敵対ネットワーク

Adversarial Framing for Image and Video Classification

Authors: Konrad Zolna, Michal Zajac, Negar Rostamzadeh, Pedro O. Pinheiro | Published: 2018-12-11 | Updated: 2019-10-17
敵対的サンプルの検知
深層学習

Attentional Heterogeneous Graph Neural Network: Application to Program Reidentification

Authors: Shen Wang, Zhengzhang Chen, Ding Li, Lu-An Tang, Jingchao Ni, Zhichun Li, Junghwan Rhee, Haifeng Chen, Philip S. Yu | Published: 2018-12-10 | Updated: 2019-05-09
グラフ埋め込み
データ収集
マルウェア検出手法

Crossfire Attack Detection using Deep Learning in Software Defined ITS Networks

Authors: Akash Raj Narayanadoss, Tram Truong-Huu, Purnima Murali Mohan, Mohan Gurusamy | Published: 2018-12-10 | Updated: 2019-02-14
トラフィック特性分析
攻撃検出
深層学習

Deep-Net: Deep Neural Network for Cyber Security Use Cases

Authors: Vinayakumar R, Barathi Ganesh HB, Prabaharan Poornachandran, Anand Kumar M, Soman KP | Published: 2018-12-09
サイバー脅威
マルウェア検出
深層学習に基づくIDS

AutoGAN: Robust Classifier Against Adversarial Attacks

Authors: Blerta Lindqvist, Shridatt Sugrim, Rauf Izmailov | Published: 2018-12-08
モデルの頑健性保証
堅牢性向上手法
実験的検証

Reaching Data Confidentiality and Model Accountability on the CalTrain

Authors: Zhongshu Gu, Hani Jamjoom, Dong Su, Heqing Huang, Jialong Zhang, Tengfei Ma, Dimitrios Pendarakis, Ian Molloy | Published: 2018-12-07
トリガーの検知
パフォーマンス評価
連合学習