文献データベース

The advantages of multiple classes for reducing overfitting from test set reuse

Authors: Vitaly Feldman, Roy Frostig, Moritz Hardt | Published: 2019-05-24
モデル抽出攻撃
一般化の影響
性能評価指標

Devil in the Detail: Attack Scenarios in Industrial Applications

Authors: Simon D. Duque Anton, Alexander Hafner, Hans Dieter Schotten | Published: 2019-05-24
サイバーセキュリティ
プロセス環境
攻撃タイプ

Privacy Risks of Securing Machine Learning Models against Adversarial Examples

Authors: Liwei Song, Reza Shokri, Prateek Mittal | Published: 2019-05-24 | Updated: 2019-08-25
バックドア攻撃
メンバーシップ推論
敵対的サンプル

Partially Encrypted Machine Learning using Functional Encryption

Authors: Theo Ryffel, Edouard Dufour-Sans, Romain Gay, Francis Bach, David Pointcheval | Published: 2019-05-24 | Updated: 2021-09-23
プライバシー手法
モデル性能評価
対抗的学習

Power up! Robust Graph Convolutional Network via Graph Powering

Authors: Ming Jin, Heng Chang, Wenwu Zhu, Somayeh Sojoudi | Published: 2019-05-24 | Updated: 2021-09-21
クライアントクラスタリング
コミュニティ検出
モデル性能評価

Robust Attribution Regularization

Authors: Jiefeng Chen, Xi Wu, Vaibhav Rastogi, Yingyu Liang, Somesh Jha | Published: 2019-05-23 | Updated: 2019-10-26
モデル性能評価
ロバスト最適化
正則化

Thwarting finite difference adversarial attacks with output randomization

Authors: Haidar Khan, Daniel Park, Azer Khan, Bülent Yener | Published: 2019-05-23
モデル性能評価
攻撃検出
敵対的サンプル

Adversarially Robust Distillation

Authors: Micah Goldblum, Liam Fowl, Soheil Feizi, Tom Goldstein | Published: 2019-05-23 | Updated: 2019-12-02
モデル性能評価
攻撃検出
敵対的サンプル

A Direct Approach to Robust Deep Learning Using Adversarial Networks

Authors: Huaxia Wang, Chun-Nam Yu | Published: 2019-05-23
ポイズニング
敵対的サンプル
生成的敵対ネットワーク

Deep Reinforcement Learning for Detecting Malicious Websites

Authors: Moitrayee Chatterjee, Akbar Siami Namin | Published: 2019-05-22
フィッシング
ポイズニング
強化学習アルゴリズム