Zobrazeno 1 - 10
of 20
pro vyhledávání: '"Abdukhamidov, Eldor"'
Deep learning has been rapidly employed in many applications revolutionizing many industries, but it is known to be vulnerable to adversarial attacks. Such attacks pose a serious threat to deep learning-based systems compromising their integrity, rel
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.11906
Autor:
Abdukhamidov, Eldor, Abuhamad, Mohammed, Thiruvathukal, George K., Kim, Hyoungshick, Abuhmed, Tamer
In this paper, we present a novel Single-class target-specific Adversarial attack called SingleADV. The goal of SingleADV is to generate a universal perturbation that deceives the target model into confusing a specific category of objects with a targ
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.06484
Deep learning models are susceptible to adversarial samples in white and black-box environments. Although previous studies have shown high attack success rates, coupling DNN models with interpretation models could offer a sense of security when a hum
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.06496
Deep learning methods have gained increased attention in various applications due to their outstanding performance. For exploring how this high performance relates to the proper use of data artifacts and the accurate problem formulation of a given ta
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.15926
During the outbreak of the COVID-19 pandemic, social networks become the preeminent medium for communication, social discussion, and entertainment. Social network users are regularly expressing their opinions about the impacts of the coronavirus pand
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2103.13032
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Journal of Biomedical Informatics November 2022 135
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.