最近的 AI 安全论文
本站共收录 18 篇2025 年 2 月
- 本地差分隐私并不足够：针对采用 LDP 的联邦学习的样本重建攻击
Local Differential Privacy is Not Enough: A Sample Reconstruction Attack against Federated Learning with Local Differential Privacy
2024 年 7 月
- SemiAdv：基于无标注图像的查询高效黑盒对抗攻击
SemiAdv: Query-Efficient Black-Box Adversarial Attack with Unlabeled Images
2024 年 6 月
- MEAT：中位数集成对抗训练，提升鲁棒性与泛化能力
MEAT: Median-Ensemble Adversarial Training for Improving Robustness and Generalization
2023 年 8 月
- AdaEA：提升对抗迁移性的自适应模型集成对抗攻击
An Adaptive Model Ensemble Adversarial Attack for Boosting Adversarial Transferability
2023 年 7 月
- Fedward：面向 Non-IID 数据的灵活联邦后门防御框架
Fedward: Flexible Federated Backdoor Defense Framework with Non-IID Data
署名以 dblp 和本人的 Google Scholar 为准；只列本站收录的 AI 安全论文。