Certifiers make neural networks vulnerable to availability attacks

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...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính:	Lorenz, T, Kwiatkowska, M, Fritz, M
Định dạng:	Conference item
Ngôn ngữ:	English
Được phát hành:	Association for Computing Machinery 2023

Những quyển sách tương tự

FullCert: deterministic end-to-end certification for training and inference of neural networks
Bằng: Lorenz, T, et al.
Được phát hành: (2024)

Certified Robustness to Text Adversarial Attacks by Randomized [MASK]
Bằng: Jiehang Zeng, et al.
Được phát hành: (2023-06-01)

Attack Vulnerability of Network Controllability.
Bằng: Zhe-Ming Lu, et al.
Được phát hành: (2016-01-01)

Bayesian inference with certifiable adversarial robustness
Bằng: Wicker, M, et al.
Được phát hành: (2021)

Vulnerability analysis on noise-injection based hardware attack on deep neural networks
Bằng: Liu, Wenye, et al.
Được phát hành: (2020)

Uncertainty in vulnerability of networks under attack
Bằng: Alireza Ermagun, et al.
Được phát hành: (2023-02-01)

Towards efficient and certified recovery from poisoning attacks in federated learning
Bằng: Jiang, Yu, et al.
Được phát hành: (2025)

CNN-Cert: An Efficient Framework for Certifying Robustness of Convolutional Neural Networks
Bằng: Boopathy, Akhilan, et al.
Được phát hành: (2021)

Attacks, vulnerabilities and security requirements in smart metering networks
Bằng: Abdullah, Muhammad Daniel Hafiz, et al.
Được phát hành: (2015)

Classification of Attacks in Simulation Studies of Complex Networks Vulnerabilities
Bằng: A. A. Tikhomirov, et al.
Được phát hành: (2012-03-01)

Reachability computation for switching diffusions: finite abstractions with certifiable and tuneable precision
Bằng: Laurenti, L, et al.
Được phát hành: (2017)

Reachability computation for switching diffusions: Finite abstractions with certifiable and tuneable precision
Bằng: Laurenti, L, et al.
Được phát hành: (2017)

Backdoor attacks in neural networks
Bằng: Low, Wen Wen
Được phát hành: (2023)

Backdoor attacks in neural networks
Bằng: Liew, Sher Yun
Được phát hành: (2024)

Interdependency and vulnerability of multipartite networks under target node attacks
Bằng: Cai, Qing, et al.
Được phát hành: (2020)

Detection of vulnerability attack through wireless network on android platform
Bằng: Muhamad Izhan Fakri, Imran
Được phát hành: (2014)

Interdependency and Vulnerability of Multipartite Networks under Target Node Attacks
Bằng: Qing Cai, et al.
Được phát hành: (2019-01-01)

Automated Segmentation to Make Hidden Trigger Backdoor Attacks Robust against Deep Neural Networks
Bằng: Saqib Ali, et al.
Được phát hành: (2023-04-01)

An assessment of the availability of cavities for secondary cavity-nesting birds in certified and conventionally-logged Neotropical rainforests
Bằng: Schaaf AA, et al.
Được phát hành: (2020-08-01)

Demystifying adversarial attacks on neural networks
Bằng: Yip, Lionell En Zhi
Được phát hành: (2020)

Adversarial attack defences for neural network
Bằng: Singh Kirath
Được phát hành: (2022)

Adversarial attack defenses for neural networks
Bằng: Puah, Yi Hao
Được phát hành: (2024)

Graph theory analysis reveals an assortative pain network vulnerable to attacks
Bằng: Chong Chen, et al.
Được phát hành: (2023-12-01)

Examining indicators of complex network vulnerability across diverse attack scenarios
Bằng: Ahmad F. Al Musawi, et al.
Được phát hành: (2023-10-01)

Vulnerability of Complex Networks under Approximate Longest Chain Attack Strategies
Bằng: Hao Yao-Hui, et al.
Được phát hành: (2016-01-01)

Certified grasping
Bằng: Aceituno-Cabezas, Bernardo, et al.
Được phát hành: (2024)

Certifiable AI
Bằng: Jobst Landgrebe
Được phát hành: (2022-01-01)

Certified domination
Bằng: Magda Dettlaff, et al.
Được phát hành: (2020-01-01)

Certified Computation
Bằng: Arkoudas, Konstantine
Được phát hành: (2004)

Safety verification for deep neural networks with provable guarantees
Bằng: Kwiatkowska, M
Được phát hành: (2019)

Embedded Systems and their Vulnerabilities to Hardware Attacks
Bằng: Konrad Szczepankiewicz, et al.
Được phát hành: (2023-03-01)

Vulnerability of blockchain technologies to quantum attacks
Bằng: Joseph J. Kearney, et al.
Được phát hành: (2021-07-01)

Indoor environmental quality in WELL-certified and LEED-certified buildings
Bằng: Michael G. Kent, et al.
Được phát hành: (2024-07-01)

Code Switching Used by Certified and Non-Certified English Teachers
Bằng: Selvianillah Azis, et al.
Được phát hành: (2023-04-01)

SIL Loop: Certified or Non Certified Equipment — The Way to Go!
Bằng: I P Parry, et al.
Được phát hành: (2002-12-01)

Vulnerability of deep neural networks for detecting COVID-19 cases from chest X-ray images to universal adversarial attacks.
Bằng: Hokuto Hirano, et al.
Được phát hành: (2020-01-01)

Assessment of water availability vulnerability in the Cerrado
Bằng: Daniel Althoff, et al.
Được phát hành: (2021-10-01)

Investigating vulnerability of watermarking neural network
Bằng: Chua, Viroy Sheng Yang
Được phát hành: (2020)

National Board-certified Teachers: Can They Make a Difference in Maine Schools?
Bằng: Sarah V Mackenzie, et al.
Được phát hành: (2008-01-01)

Robustness guarantees for deep neural networks on videos
Bằng: Kwiatkowska, M, et al.
Được phát hành: (2020)