Certifiers make neural networks vulnerable to availability attacks
To achieve reliable, robust, and safe AI systems, it is vital to implement fallback strategies when AI predictions cannot be trusted. Certifiers for neural networks are a reliable way to check the robustness of these predictions. They guarantee for some predictions that a certain class of manipulati...
Հիմնական հեղինակներ: | Lorenz, T, Kwiatkowska, M, Fritz, M |
---|---|
Ձևաչափ: | Conference item |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
Association for Computing Machinery
2023
|
Նմանատիպ նյութեր
-
FullCert: deterministic end-to-end certification for training and inference of neural networks
: Lorenz, T, և այլն
Հրապարակվել է: (2024) -
Certified Robustness to Text Adversarial Attacks by Randomized [MASK]
: Jiehang Zeng, և այլն
Հրապարակվել է: (2023-06-01) -
Attack Vulnerability of Network Controllability.
: Zhe-Ming Lu, և այլն
Հրապարակվել է: (2016-01-01) -
Bayesian inference with certifiable adversarial robustness
: Wicker, M, և այլն
Հրապարակվել է: (2021) -
Vulnerability analysis on noise-injection based hardware attack on deep neural networks
: Liu, Wenye, և այլն
Հրապարակվել է: (2020)