Zobrazeno 1 - 10
of 10
pro vyhledávání: '"Katzir, Ziv"'
Autor:
Katzir, Ziv, Elovici, Yuval
Adversarial transferability, namely the ability of adversarial perturbations to simultaneously fool multiple learning models, has long been the "big bad wolf" of adversarial machine learning. Successful transferability-based attacks requiring no prio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2105.00433
Recent work on adversarial learning has focused mainly on neural networks and domains where those networks excel, such as computer vision, or audio processing. The data in these domains is typically homogeneous, whereas heterogeneous tabular datasets
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2010.03180
Recent works have shown that the input domain of any machine learning classifier is bound to contain adversarial examples. Thus we can no longer hope to immune classifiers against adversarial examples and instead can only aim to achieve the following
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2009.11349
Autor:
Katzir, Ziv, Elovici, Yuval
Despite their accuracy, neural network-based classifiers are still prone to manipulation through adversarial perturbations. Those perturbations are designed to be misclassified by the neural network, while being perceptually identical to some valid i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1907.05718
Autor:
Katzir, Ziv, Elovici, Yuval
Neural network based classifiers are still prone to manipulation through adversarial perturbations. State of the art attacks can overcome most of the defense or detection mechanisms suggested so far, and adversaries have the upper hand in this arms r
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1811.09043
Publikováno v:
In Knowledge-Based Systems 22 April 2022 242
Autor:
Katzir, Ziv *, Elovici, Yuval
Publikováno v:
In Expert Systems With Applications February 2018 92:419-429
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.