استقصاء حول هجمات طروادة العصبية والدفاعات في التعلم العميق. [pdf]

• Jie Wang, Ghulam Mubashar Hassan, and Naveed Akhtar. arXiv, 2022.

التهديدات التي تواجه نماذج اللغة المُدرَّبة مسبقًا: استقصاء وتصنيف. [pdf]

• Shangwei Guo, Chunlong Xie, Jiwei Li, Lingjuan Lyu, and Tianwei Zhang. arXiv, 2022.

نظرة عامة على هجمات الباب الخلفي ضد الشبكات العصبية العميقة والدفاعات المحتملة. [pdf]

• Wei Guo, Benedetta Tondi, and Mauro Barni. arXiv, 2021.

الأبواب الخلفية في التعلم العميق. [pdf]

• Shaofeng Li, Shiqing Ma, Minhui Xue, and Benjamin Zi Hao Zhao. arXiv, 2020.

دفاعات الباب الخلفي. [pdf]

• Andrea Milakovic. رسالة ماجستير في الجامعة التقنية في فيينا, 2021.

الخصائص الهندسية للشبكات العصبية المخترقة بأبواب خلفية. [pdf]

• Dominic Carrano. رسالة ماجستير في جامعة كاليفورنيا في بيركلي, 2021.

كشف الشبكات العصبية المخترقة بأبواب خلفية باستخدام هجمات عدائية منظمة. [pdf]

• Charles Yang. رسالة ماجستير في جامعة كاليفورنيا في بيركلي, 2021.

هجمات الباب الخلفي ضد أنظمة التعلم العميق في العالم المادي. [pdf]

• Emily Willson. رسالة ماجستير في جامعة شيكاغو, 2020.

هجوم الباب الخلفي الخفي مع التدريب العدائي. [link]

• Le Feng, Sheng Li, Zhenxing Qian, and Xinpeng Zhang. ICASSP, 2022.

هجمات الباب الخلفي غير المرئية والفعالة للشبكات العصبية العميقة المضغوطة. [link]

• Huy Phan, Yi Xie, Jian Liu, Yingying Chen, and Bo Yuan. ICASSP, 2022.

أبواب خلفية ديناميكية مع التجميع المتوسط العام. [pdf]

• Stefanos Koffas, Stjepan Picek, and Mauro Conti. AICAS, 2022.

حبر سام: هجوم باب خلفي متين وغير مرئي. [pdf]

• Jie Zhang, Dongdong Chen, Qidong Huang, Jing Liao, Weiming Zhang, Huamin Feng, Gang Hua, and Nenghai Yu. IEEE Transactions on Image Processing, 2022.

تعزيز هجمات الباب الخلفي باستخدام تنظيم MMD متعدد المستويات. [link]

• Pengfei Xia, Hongjing Niu, Ziqiang Li, and Bin Li. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2022.

PTB: هجمات الباب الخلفي المادية المتينة ضد الشبكات العصبية العميقة في العالم الحقيقي. [link]

• Mingfu Xue, Can He, Yinghao Wu, Shichang Sun, Yushu Zhang, Jian Wang, and Weiqiang Liu. Computers & Security, 2022.

IBAttack: توخي الحذر بشأن تسميات البيانات. [link]

• Akshay Agarwal, Richa Singh, Mayank Vatsa, and Nalini Ratha. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2022.

BlindNet Backdoor: هجوم على الشبكات العصبية العميقة باستخدام علامة مائية عمياء. [link]

• Hyun Kwon and Yongchul Kim. Multimedia Tools and Applications, 2022.

هجمات الباب الخلفي الطبيعية على الشبكات العصبية العميقة عبر قطرات المطر. [link]

• Feng Zhao, Li Zhou, Qi Zhong, Rushi Lan, and Leo Yu Zhang. Security and Communication Networks, 2022.

مشغّل باب خلفي غير محسوس قائم على تشويش البكسلات المبعثرة لنماذج تصنيف الصور. [pdf]

• Yulong Wang, Minghui Zhao, Shenghong Li, Xin Yuan, and Wei Ni. arXiv, 2022.

FRIB: هجوم باب خلفي غير مرئي بمعدل تسميم منخفض قائم على إصلاح الميزات. [pdf]

• Hui Xia, Xiugui Yang, Xiangyun Qian, and Rui Zhang. arXiv, 2022.

الأبواب الخلفية عبر زيادة البيانات. [pdf] [code]

• Joseph Rance, Yiren Zhao, Ilia Shumailov, and Robert Mullins. arXiv, 2022.

فقط قم بتدويره: نشر هجمات الباب الخلفي عبر تحويل التدوير. [pdf]

• Tong Wu, Tianhao Wang, Vikash Sehwag, Saeed Mahloujifar, and Prateek Mittal. arXiv, 2022.

مجموعات بيانات الباب الخلفي الطبيعية. [pdf]

• Emily Wenger, Roma Bhattacharjee, Arjun Nitin Bhagoji, Josephine Passananti, Emilio Andere, Haitao Zheng, and Ben Y. Zhao. arXiv, 2022.

تعزيز هجوم الباب الخلفي بالتسمية النظيفة باستخدام مشغّلات محددة على مرحلتين. [pdf]

• Nan Luo, Yuanzhang Li, Yajie Wang, Shangbo Wu, Yu-an Tan, and Quanxin Zhang. arXiv, 2022.

التحايل على دفاعات الباب الخلفي القائمة على الانفصال الكامن. [pdf] [code]

• Xiangyu Qi, Tinghao Xie, Saeed Mahloujifar, and Prateek Mittal. arXiv, 2022.

Narcissus: هجوم باب خلفي عملي بالتسمية النظيفة بمعلومات محدودة. [pdf]

• Yi Zeng, Minzhou Pan, Hoang Anh Just, Lingjuan Lyu, Meikang Qiu, and Ruoxi Jia. arXiv, 2022.

CASSOCK: هجمات باب خلفي قابلة للتطبيق ضد الشبكات العصبية العميقة في مواجهة دفاعات الباب الخلفي الخاصة بالمصدر. [pdf]

• Shang Wang, Yansong Gao, Anmin Fu, Zhi Zhang, Yuqing Zhang, and Willy Susilo. arXiv, 2022.

تدريب حصان طروادة لكسر الدفاعات ضد هجمات الباب الخلفي في التعلم العميق. [pdf]

• Arezoo Rajabi, Bhaskar Ramasubramanian, and Radha Poovendran. arXiv, 2022.

هجوم الباب الخلفي بتمهيد التسميات. [pdf]

• Minlong Peng, Zidi Xiong, Mingming Sun, and Ping Li. arXiv, 2022.

هجوم الباب الخلفي غير المحسوس ومتعدد القنوات ضد الشبكات العصبية العميقة. [pdf]

• Mingfu Xue, Shifeng Ni, Yinghao Wu, Yushu Zhang, Jian Wang, and Weiqiang Liu. arXiv, 2022.

هجوم الباب الخلفي المقاوم للضغط ضد الشبكات العصبية العميقة. [pdf]

• Mingfu Xue, Xin Wang, Shichang Sun, Yushu Zhang, Jian Wang, and Weiqiang Liu. arXiv, 2022.

AdvDoor: هجوم الباب الخلفي العدائي لنظام التعلم العميق. [pdf] [code]

• Quan Zhang, Yifeng Ding, Yongqiang Tian, Jianmin Guo, Min Yuan, and Yu Jiang. ISSTA, 2021.

سم غير مرئي: هجوم باب خلفي نظيف التسمية في الصندوق الأسود على الشبكات العصبية العميقة. [pdf]

• Rui Ning, Jiang Li, ChunSheng Xin, and Hongyi Wu. INFOCOM, 2021.

هجوم الباب الخلفي في العالم المادي. [pdf] [extension]

• Yiming Li, Tongqing Zhai, Yong Jiang, Zhifeng Li, and Shu-Tao Xia. ICLR Workshop, 2021.

هجمات الباب الخلفي المقاومة للدفاع ضد الشبكات العصبية العميقة في بيئة السحابة الخارجية. [Link]

• Xueluan Gong, Yanjiao Chen, Qian Wang, Huayang Huang, Lingshuo Meng, Chao Shen, and Qian Zhang. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2021.- باب خلفي بمفتاح رئيسي لهجوم انتحال شامل ضد التحقق من الوجه القائم على الشبكات العصبية العميقة. [رابط]
• WeiGuo, Benedetta Tondi, and Mauro Barni. Pattern Recognition Letters, 2021.

أبواب خلفية مخفية في ملامح الوجه: هجوم باب خلفي غير مرئي جديد ضد أنظمة التعرف على الوجه. [رابط]

• Mingfu Xue, Can He, Jian Wang, and Weiqiang Liu. Peer-to-Peer Networking and Applications, 2021.

استخدام الضوضاء الإجرائية لتنفيذ هجوم الباب الخلفي. [رابط] [كود]

• Xuan Chen, Yuena Ma, and Shiwei Lu. IEEE Access, 2021.

هجوم باب خلفي متعدد الأهداف على الشبكات العصبية العميقة باستخدام مشغّل بموقع عشوائي. [رابط]

• Xiao Yu, Cong Liu, Mingwen Zheng, Yajie Wang, Xinrui Liu, Shuxiao Song, Yuexuan Ma, and Jun Zheng. International Journal of Intelligent Systems, 2021.

Simtrojan: هجوم باب خلفي خفي. [رابط]

• Yankun Ren, Longfei Li, and Jun Zhou. ICIP, 2021.

طريقة تقليل الفروق الإحصائية للتهرب من اكتشاف الباب الخلفي. [pdf]

• Pengfei Xia, Hongjing Niu, Ziqiang Li, and Bin Li. arXiv, 2021.

هجوم الباب الخلفي عبر المجال الترددي. [pdf]

• Tong Wang, Yuan Yao, Feng Xu, Shengwei An, and Ting Wang. arXiv, 2021.

افحص بابك الآخر! إنشاء هجمات الباب الخلفي في المجال الترددي. [pdf]

• Hasan Abed Al Kader Hammoud and Bernard Ghanem. arXiv, 2021.

Sleeper Agent: أبواب خلفية قابلة للتوسع بمشغّل خفي للشبكات العصبية المدرَّبة من الصفر. [pdf] [كود]

• Hossein Souri, Micah Goldblum, Liam Fowl, Rama Chellappa, and Tom Goldstein. arXiv, 2021.

RABA: هجوم باب خلفي قوي على الصورة الرمزية في الشبكات العصبية العميقة. [pdf]

• Ying He, Zhili Shen, Chang Xia, Jingyu Hua, Wei Tong, and Sheng Zhong. arXiv, 2021.

هجمات باب خلفي قوية ضد الشبكات العصبية العميقة في العالم المادي الحقيقي. [pdf]

• Mingfu Xue, Can He, Shichang Sun, Jian Wang, and Weiqiang Liu. arXiv, 2021.

تضمين الأبواب الخلفية وتسميم الشبكات العصبية بهجمات إعادة تحجيم الصور. [pdf]

• Erwin Quiring, and Konrad Rieck. IEEE S&P Workshop, 2020.

One-to-N & N-to-One: هجومان متقدمان للباب الخلفي ضد نماذج التعلم العميق. [pdf]

• Mingfu Xue, Can He, Jian Wang, and Weiqiang Liu. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2020.

هجمات الباب الخلفي غير المرئية على الشبكات العصبية العميقة عبر إخفاء المعلومات والتنظيم. [pdf] [نسخة arXiv (2019)]

• Shaofeng Li, Minhui Xue, Benjamin Zi Hao Zhao, Haojin Zhu, and Xinpeng Zhang. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2020.

HaS-Nets: آلية إصلاح واختيار للدفاع عن الشبكات العصبية العميقة ضد هجمات الباب الخلفي في سيناريوهات جمع البيانات. [pdf]

• Hassan Ali, Surya Nepal, Salil S. Kanhere, and Sanjay Jha. arXiv, 2020.

FaceHack: تشغيل أنظمة التعرف على الوجه المزوّدة بأبواب خلفية باستخدام الخصائص الوجهية. [pdf]

• Esha Sarkar, Hadjer Benkraouda, and Michail Maniatakos. arXiv, 2020.

الضوء يمكنه اختراق وجهك! هجوم باب خلفي بصندوق أسود على أنظمة التعرف على الوجه. [pdf]

• Haoliang Li, Yufei Wang, Xiaofei Xie, Yang Liu, Shiqi Wang, Renjie Wan, Lap-Pui Chau, and Alex C. Kot. arXiv, 2020.

TrojanNet: تضمين نماذج حصان طروادة المخفية في الشبكات العصبية. [pdf]

• Chuan Guo, Ruihan Wu, and Kilian Q. Weinberger. arXiv, 2020.

تضمين أبواب خلفية في الشبكات العصبية الالتفافية عبر تشويشات موجهة على الأوزان. [pdf]

• Jacob Dumford, and Walter Scheirer. arXiv, 2018.

أبواب خلفية معمارية في الشبكات العصبية. [pdf]

• Mikel Bober-Irizar, Ilia Shumailov, Yiren Zhao, Robert Mullins, and Nicolas Papernot. arXiv, 2022.

زرع أبواب خلفية غير قابلة للكشف في نماذج التعلم الآلي. [pdf]

• Shafi Goldwasser, Michael P. Kim, Vinod Vaikuntanathan, and Or Zamir. arXiv, 2022.

تعزيز الحدود: طريقة لزيادة البيانات للدفاع ضد هجوم التسميم. [رابط]

• Xuan Chen, Yuena Ma, Shiwei Lu, and Yu Yao. IET Image Processing, 2021.

ربط اتصالية الأنماط في تضاريس الخسارة والمتانة العدائية. [pdf] [كود]

• Pu Zhao, Pin-Yu Chen, Payel Das, Karthikeyan Natesan Ramamurthy, and Xue Lin. ICLR, 2020.

التقليم الدقيق: الدفاع ضد هجمات تضمين الباب الخلفي على الشبكات العصبية العميقة. [pdf] [كود]

• Kang Liu, Brendan Dolan-Gavitt, and Siddharth Garg. RAID, 2018.

أحصنة طروادة العصبية. [pdf]

• Yuntao Liu, Yang Xie, and Ankur Srivastava. ICCD, 2017.

تكيّف الكتل المتبقية عند وقت الاختبار ضد هجمات التسميم والباب الخلفي. [pdf]

• Arnav Gudibande, Xinyun Chen, Yang Bai, Jason Xiong, and Dawn Song. CVPR Workshop, 2022.

تعطيل الباب الخلفي وتحديد البيانات المسمومة باستخدام تقطير المعرفة في هجمات الباب الخلفي على الشبكات العصبية العميقة. [pdf]

• Kota Yoshida, and Takeshi Fujino. CCS Workshop, 2020.

الدفاع ضد هجوم الباب الخلفي على الشبكات العصبية العميقة. [pdf]

• Hao Cheng, Kaidi Xu, Sijia Liu, Pin-Yu Chen, Pu Zhao, and Xue Lin. KDD Workshop, 2019.

الدفاع ضد هجمات الباب الخلفي عبر تحديد الخلايا العصبية السيئة وتنقيتها. [pdf]

• Mingyuan Fan, Yang Liu, Cen Chen, Ximeng Liu, and Wenzhong Guo. arXiv, 2022.

تحويل النقمة إلى نعمة: تمكين الدفاعات الخالية من البيانات النظيفة عبر عكس النموذج. [pdf]

• Si Chen, Yi Zeng, Won Park, and Ruoxi Jia. arXiv, 2022.

ضبط دقيق عدائي للدفاع عن الباب الخلفي: ربط الأمثلة العدائية بالعينات المشغّلة. [pdf]

• Bingxu Mu, Le Wang, and Zhenxing Niu. arXiv, 2022.

غسل الشبكات العصبية: إزالة العلامات المائية للباب الخلفي ذات الصندوق الأسود من الشبكات العصبية العميقة. [pdf]

• William Aiken, Hyoungshick Kim, and Simon Woo. arXiv, 2020.

HaS-Nets: آلية إصلاح واختيار للدفاع عن الشبكات العصبية العميقة ضد هجمات الباب الخلفي في سيناريوهات جمع البيانات. [pdf]

• Hassan Ali, Surya Nepal, Salil S. Kanhere, and Sanjay Jha. arXiv, 2020.

اصطياد المشغّل بأولوية طوبولوجية لكشف طروادة. [pdf] [code]

• Xiaoling Hu, Xiao Lin, Michael Cogswell, Yi Yao, Susmit Jha, and Chao Chen. ICLR, 2022.

دفاع الباب الخلفي عبر إلغاء تعلّم الآلة. [pdf]

• Yang Liu, Mingyuan Fan, Cen Chen, Ximeng Liu, Zhuo Ma, Li Wang, and Jianfeng Ma. INFOCOM, 2022.

كشف هجمات الباب الخلفي بالصندوق الأسود بمعلومات وبيانات محدودة. [pdf]

• Yinpeng Dong, Xiao Yang, Zhijie Deng, Tianyu Pang, Zihao Xiao, Hang Su, and Jun Zhu. ICCV, 2021.

مسح الباب الخلفي للشبكات العصبية العميقة عبر تحسين K-Arm. [pdf] [code]

• Guangyu Shen, Yingqi Liu, Guanhong Tao, Shengwei An, Qiuling Xu, Siyuan Cheng, Shiqing Ma, and Xiangyu Zhang. ICML, 2021.

نحو فحص وإزالة بوابات طروادة الخلفية في الشبكات العصبية العميقة. [pdf] [previous version] [code]

• Wenbo Guo, Lun Wang, Xinyu Xing, Min Du, and Dawn Song. ICDM, 2020.

GangSweep: كنس البوابات الخلفية العصبية بواسطة GAN. [pdf]

• Liuwan Zhu, Rui Ning, Cong Wang, Chunsheng Xin, and Hongyi Wu. ACM MM, 2020.

كشف البوابات الخلفية في المصنّفات المدربة دون الوصول إلى مجموعة التدريب. [pdf]

• Z Xiang, DJ Miller, and G Kesidis. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2020.

Neural Cleanse: تحديد هجمات الباب الخلفي في الشبكات العصبية والتخفيف منها. [pdf] [code]

• Bolun Wang, Yuanshun Yao, Shawn Shan, Huiying Li, Bimal Viswanath, Haitao Zheng, Ben Y. Zhao. IEEE S&P, 2019.

الدفاع عن البوابات الخلفية العصبية عبر نمذجة التوزيع التوليدي. [pdf] [code]

• Ximing Qiao, Yukun Yang, and Hai Li. NeurIPS, 2019.

DeepInspect: إطار عمل بالصندوق الأسود لكشف طروادة وتخفيفها في الشبكات العصبية العميقة. [pdf]

• Huili Chen, Cheng Fu, Jishen Zhao, Farinaz Koushanfar. IJCAI, 2019.

تحديد المشغّلات القابلة للتحقق فيزيائيًا لشبكات التعرّف على الوجوه المصابة بباب خلفي. [link]

• Ankita Raj, Ambar Pal, and Chetan Arora. ICIP, 2021.

كشف البوابات الخلفية الملموسة في الشبكات العصبية العميقة دون مجموعة التدريب عبر إحصائية النسبة القصوى القابلة للتحقيق للتصنيف الخاطئ. [pdf]

• Zhen Xiang, David J. Miller, Hang Wang, and George Kesidis. MLSP, 2020.

توليد اضطراب تكيّفي لكشف البوابات الخلفية المتعددة. [pdf]

• Yuhang Wang, Huafeng Shi, Rui Min, Ruijia Wu, Siyuan Liang, Yichao Wu, Ding Liang, and Aishan Liu. arXiv, 2022.

الثقة مهمة: فحص البوابات الخلفية في الشبكات العصبية العميقة عبر نقل التوزيع. [pdf]

• Tong Wang, Yuan Yao, Feng Xu, Miao Xu, Shengwei An, and Ting Wang. arXiv, 2022.

الدفاع ضد هجمات طروادة متعددة الأهداف. [pdf]

• Haripriya Harikumar, Santu Rana, Kien Do, Sunil Gupta, Wei Zong, Willy Susilo, and Svetha Venkastesh. arXiv, 2022.

التعلم التبايني للنماذج لدفاع الباب الخلفي. [pdf]

• Zhihao Yue, Jun Xia, Zhiwei Ling, Ting Wang, Xian Wei, and Mingsong Chen. arXiv, 2022.

CatchBackdoor: اختبار الباب الخلفي عبر تحديد مسار طروادة العصبي الحرج باستخدام الاختبار التخريبي التفاضلي. [pdf]

• Haibo Jin, Ruoxi Chen, Jinyin Chen, Yao Cheng, Chong Fu, Ting Wang, Yue Yu, and Zhaoyan Ming. arXiv, 2021.

كشف وإزالة العلامة المائية في الشبكات العصبية العميقة عبر الشبكات التوليدية التنافسية. [pdf]

• Haoqi Wang, Mingfu Xue, Shichang Sun, Yushu Zhang, Jian Wang, and Weiqiang Liu. arXiv, 2021.

TAD: كشف طروادة بالصندوق الأسود القائم على تقريب المشغّل للذكاء الاصطناعي. [pdf]

• Xinqiao Zhang, Huili Chen, and Farinaz Koushanfar. arXiv, 2021.

كشف الباب الخلفي القابل للتوسع في الشبكات العصبية. [pdf]

• Haripriya Harikumar, Vuong Le, Santu Rana, Sourangshu Bhattacharya, Sunil Gupta, and Svetha Venkatesh. arXiv, 2020.

NNoculation: علاج واسع الطيف وموجَّه للشبكات العصبية العميقة المصابة بباب خلفي. [pdf] [code]

• Akshaj Kumar Veldanda, Kang Liu, Benjamin Tan, Prashanth Krishnamurthy, Farshad Khorrami, Ramesh Karri, Brendan Dolan-Gavitt, and Siddharth Garg. arXiv, 2020.

Universal Litmus Patterns: كشف هجمات الباب الخلفي في الشبكات العصبية التلافيفية. [pdf] [code]

• Soheil Kolouri, Aniruddha Saha, Hamed Pirsiavash, and Heiko Hoffmann. CVPR, 2020.

One-Pixel Signature: توصيف نماذج CNN لكشف الباب الخلفي. [pdf]

• Shanjiaoyang Huang, Weiqi Peng, Zhiwei Jia, and Zhuowen Tu. ECCV, 2020.

الكشف العملي للشبكات العصبية المصابة بطروادة: حالات محدودة البيانات ومنعدمة البيانات. [pdf] [code]

• Ren Wang, Gaoyuan Zhang, Sijia Liu, Pin-Yu Chen, Jinjun Xiong, and Meng Wang. ECCV, 2020.

كشف هجمات الباب الخلفي عبر اختلاف الفئات في الشبكات العصبية العميقة. [pdf]

• Hyun Kwon. IEEE Access, 2020.

نهج قائم على تقليم خط الأساس لكشف طروادة في الشبكات العصبية. [pdf]

• Peter Bajcsy and Michael Majurski. ICLR Workshop, 2021.

الكشف الشامل للباب الخلفي بعد التدريب. [pdf]

• Hang Wang, Zhen Xiang, David J. Miller, and George Kesidis. arXiv, 2022.

توقيعات طروادة في أوزان الشبكات العصبية العميقة. [pdf]

• Greg Fields, Mohammad Samragh, Mojan Javaheripi, Farinaz Koushanfar, and Tara Javidi. arXiv, 2021.

EX-RAY: تمييز الباب الخلفي المحقون عن الميزات الطبيعية في الشبكات العصبية عبر فحص التناظر التفاضلي للميزات. [pdf]

• Yingqi Liu, Guangyu Shen, Guanhong Tao, Zhenting Wang, Shiqing Ma, and Xiangyu Zhang. arXiv, 2021.

TOP: كشف الباب الخلفي في الشبكات العصبية عبر قابلية نقل الاضطراب. [pdf]

• Todd Huster and Emmanuel Ekwedike. arXiv, 2021.

كشف الشبكات العصبية العميقة المصابة بطروادة باستخدام الإسنادات المخالفة للواقع. [pdf]

• Karan Sikka, Indranil Sur, Susmit Jha, Anirban Roy, and Ajay Divakaran. arXiv, 2021.

الأمثلة العدائية مفيدة أيضًا! [pdf] [code]

• XBorji A. arXiv, 2020.

Cassandra: كشف الشبكات المصابة بطروادة من الاضطرابات العدائية. [pdf]

• Xiaoyu Zhang, Ajmal Mian, Rohit Gupta, Nazanin Rahnavard, and Mubarak Shah. arXiv, 2020.

Odyssey: إنشاء نماذج طروادة وتحليلها وكشفها. [pdf] [dataset]

• Marzieh Edraki, Nazmul Karim, Nazanin Rahnavard, Ajmal Mian, and Mubarak Shah. arXiv, 2020.

تحليل الاستجابة للضوضاء للكشف السريع عن البوابات الخلفية في الشبكات العصبية العميقة. [pdf]

• N. Benjamin Erichson, Dane Taylor, Qixuan Wu, and Michael W. Mahoney. arXiv, 2020.

NeuronInspect: كشف البوابات الخلفية في الشبكات العصبية عبر تفسيرات المخرجات. [pdf]

• Xijie Huang, Moustafa Alzantot, and Mani Srivastava. arXiv, 2019.

ما لا يقتلك يجعلك أكثر متانة: التدريب العدائي ضد التسميم والبوابات الخلفية. [pdf]

• Jonas Geiping, Liam Fowl, Gowthami Somepalli, Micah Goldblum, Michael Moeller, and Tom Goldstein. ICLR Workshop, 2021.

إزالة العلامات المائية القائمة على الباب الخلفي في الشبكات العصبية ببيانات محدودة. [pdf]

• Xuankai Liu, Fengting Li, Bihan Wen, and Qi Li. ICPR, 2021.

Mask and Restore: دفاع أعمى للباب الخلفي في زمن الاختبار باستخدام المشفّر الذاتي المُقنّع. [pdf] [code]

• Tao Sun, Lu Pang, Chao Chen, and Haibin Ling. arXiv, 2023.

حول فعالية التدريب العدائي ضد هجمات الباب الخلفي. [pdf]

• Yinghua Gao, Dongxian Wu, Jingfeng Zhang, Guanhao Gan, Shu-Tao Xia, Gang Niu, and Masashi Sugiyama. arXiv, 2022.

إحياء الثقة في التعرّف على الوجوه: تخفيف هجمات الباب الخلفي في التعرّف على الوجوه لمنع اختراقات الخصوصية المحتملة. [pdf]

• Reena Zelenkova, Jack Swallow, M. A. P. Chamikara, Dongxi Liu, Mohan Baruwal Chhetri, Seyit Camtepe, Marthie Grobler, and Mahathir Almashor. arXiv, 2022.

SanitAIs: تعزيز بيانات غير خاضع للإشراف لتطهير الشبكات العصبية المصابة بطروادة. [pdf]

• Kiran Karra and Chace Ashcraft. arXiv, 2021.

حول فعالية تخفيف هجمات تسميم البيانات عبر تشكيل التدرّج. [pdf] [code]

• Sanghyun Hong, Varun Chandrasekaran, Yiğitcan Kaya, Tudor Dumitraş, and Nicolas Papernot. arXiv, 2020.

DP-InstaHide: نزع فتيل مبرهن لهجمات التسميم والباب الخلفي عبر تعزيزات بيانات خاصة تفاضليًا. [pdf]

• Eitan Borgnia, Jonas Geiping, Valeriia Cherepanova, Liam Fowl, Arjun Gupta, Amin Ghiasi, Furong Huang, Micah Goldblum, and Tom Goldstein. arXiv, 2021.

LinkBreaker: كسر ارتباط الباب الخلفي بالمشغّل في الشبكات العصبية العميقة عبر فحص اتساق الخلايا العصبية. [link]

• Zhenzhu Chen, Shang Wang, Anmin Fu, Yansong Gao, Shui Yu, and Robert H. Deng. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2022.

حماية سلامة قائمة على التشابه لأنظمة التعلم العميق. [link]

• Ruitao Hou, Shan Ai, Qi Chen, Hongyang Yan, Teng Huang, and Kongyang Chen. Information Sciences, 2022.

كاشف فوري قائم على الميزات لإزالة البوابات الخلفية العدائية عبر الترسيم التكراري. [pdf]

• Hao Fu, Akshaj Kumar Veldanda, Prashanth Krishnamurthy, Siddharth Garg, and Farshad Khorrami. IEEE ACCESS, 2022.

إعادة التفكير في مشغّلات هجمات الباب الخلفي: منظور ترددي. [pdf] [code]

• Yi Zeng, Won Park, Z. Morley Mao, and Ruoxi Jia. ICCV, 2021.

شيطان في المتحوّر: تحليل إحصائي للشبكات العصبية العميقة لكشف متين لتلوث الباب الخلفي. [pdf] [code]

• Di Tang, XiaoFeng Wang, Haixu Tang, and Kehuan Zhang. USENIX Security, 2021.- SPECTRE: الدفاع ضد هجمات الباب الخلفي باستخدام الإحصائيات القوية. [pdf] [code]
• Jonathan Hayase, Weihao Kong, Raghav Somani, and Sewoong Oh. ICML, 2021.

CLEANN: درع طروادة المسرّع للشبكات العصبية المدمجة. [pdf]

• Mojan Javaheripi, Mohammad Samragh, Gregory Fields, Tara Javidi, and Farinaz Koushanfar. ICCAD, 2020.

الكشف القوي عن الحالات الشاذة وكشف هجمات الباب الخلفي عبر الخصوصية التفاضلية. [pdf] [code]

• Min Du, Ruoxi Jia, and Dawn Song. ICLR, 2020.

دفاع بسيط ومستقل عن نوع الهجوم ضد الهجمات المستهدفة على مجموعة التدريب باستخدام تشابه جيب التمام. [pdf] [code]

• Zayd Hammoudeh and Daniel Lowd. ICML Workshop, 2021.

SentiNet: كشف الهجمات العامة الموضعية ضد أنظمة التعلم العميق. [pdf]

• Edward Chou, Florian Tramèr, and Giancarlo Pellegrino. IEEE S&P Workshop, 2020.

STRIP: دفاع ضد هجمات طروادة على الشبكات العصبية العميقة. [pdf] [extension] [code]

• Yansong Gao, Chang Xu, Derui Wang, Shiping Chen, Damith C. Ranasinghe, and Surya Nepal. ACSAC, 2019.

كشف هجمات الباب الخلفي على الشبكات العصبية العميقة عبر تجميع التنشيطات. [pdf] [code]

• Bryant Chen, Wilka Carvalho, Nathalie Baracaldo, Heiko Ludwig, Benjamin Edwards, Taesung Lee, Ian Molloy, and Biplav Srivastava. AAAI Workshop, 2019.

النماذج الاحتمالية العميقة لكشف هجمات تسميم البيانات. [pdf]

• Mahesh Subedar, Nilesh Ahuja, Ranganath Krishnan, Ibrahima J. Ndiour, and Omesh Tickoo. NeurIPS Workshop, 2019.

التوقيعات الطيفية في هجمات الباب الخلفي. [pdf] [code]

• Brandon Tran, Jerry Li, and Aleksander Madry. NeurIPS, 2018.

دفاع تكيّفي بالصندوق الأسود ضد هجمات طروادة (TrojDef). [pdf]

• Guanxiong Liu, Abdallah Khreishah, Fatima Sharadgah, and Issa Khalil. arXiv, 2022.

حارب السم بالسم: كشف عينات التسميم الخلفية عبر فصل الارتباطات الحميدة. [pdf] [code]

• Xiangyu Qi, Tinghao Xie, Saeed Mahloujifar, and Prateek Mittal. arXiv, 2022.

PiDAn: نهج تحسين الترابط لكشف هجمات الباب الخلفي والتخفيف منها في الشبكات العصبية العميقة. [pdf]

• Yue Wang, Wenqing Li, Esha Sarkar, Muhammad Shafique, Michail Maniatakos, and Saif Eddin Jabari. arXiv, 2022.

تحليل أحصنة طروادة في الشبكات العصبية والتخفيف منها من نطاق الإدخال. [pdf]

• Zhenting Wang, Hailun Ding, Juan Zhai, and Shiqing Ma. arXiv, 2022.

إطار عام للدفاع ضد هجمات الباب الخلفي عبر رسم بياني للتأثير. [pdf]

• Xiaofei Sun, Jiwei Li, Xiaoya Li, Ziyao Wang, Tianwei Zhang, Han Qiu, Fei Wu, and Chun Fan. arXiv, 2021.

NTD: كشف الباب الخلفي بالاعتماد على عدم قابلية النقل. [pdf]

• Yinshan Li, Hua Ma, Zhi Zhang, Yansong Gao, Alsharif Abuadbba, Anmin Fu, Yifeng Zheng, Said F. Al-Sarawi, and Derek Abbott. arXiv, 2021.

إطار موحّد لإدارة جودة البيانات الموجهة بالمهام. [pdf]

• Tianhao Wang, Yi Zeng, Ming Jin, and Ruoxi Jia. arXiv, 2021.

TESDA: الكشف الإحصائي للهجمات في الشبكات العصبية العميقة باستخدام التحويلات. [pdf]

• Chandramouli Amarnath, Aishwarya H. Balwani, Kwondo Ma, and Abhijit Chatterjee. arXiv, 2021.

تتبع أثر هجمات تسميم البيانات في الشبكات العصبية. [pdf]

• Shawn Shan, Arjun Nitin Bhagoji, Haitao Zheng, and Ben Y. Zhao. arXiv, 2021.

ضمانات قابلة للإثبات ضد تسميم البيانات باستخدام التوسع الذاتي والتوافق. [pdf]

• Charles Jin, Melinda Sun, and Martin Rinard. arXiv, 2021.

الدفاع الفوري للنماذج المصابة بطروادة باستخدام الإسنادات الخاطئة. [pdf]

• Panagiota Kiourti, Wenchao Li, Anirban Roy, Karan Sikka, and Susmit Jha. arXiv, 2021.

كشف الباب الخلفي في الشبكات العصبية العميقة عبر الاضطرابات العدائية المتعمدة. [pdf]

• Mingfu Xue, Yinghao Wu, Zhiyu Wu, Jian Wang, Yushu Zhang, and Weiqiang Liu. arXiv, 2021.

كشف الأبواب الخلفية في نماذج التعلم الآلي القوية. [pdf]

• Ezekiel Soremekun, Sakshi Udeshi, and Sudipta Chattopadhyay. arXiv, 2020.

HaS-Nets: آلية علاج وانتقاء للدفاع عن الشبكات العصبية العميقة ضد هجمات الباب الخلفي في سيناريوهات جمع البيانات. [pdf]

• Hassan Ali, Surya Nepal, Salil S. Kanhere, and Sanjay Jha. arXiv, 2020.

السم كعلاج: كشف وتحييد هجمات الباب الخلفي متغيرة الحجم في الشبكات العصبية العميقة. [pdf]

• Alvin Chan, and Yew-Soon Ong. arXiv, 2019.

BagFlip: دفاع معتمد ضد تسميم البيانات. [pdf]

• Yuhao Zhang, Aws Albarghouthi, and Loris D'Antoni. arXiv, 2022.

ضد هجمات الباب الخلفي في التعلم الفيدرالي باستخدام الخصوصية التفاضلية. [link]

• Lu Miao, Wei Yang, Rong Hu, Lu Li, and Liusheng Huang. ICASSP, 2022.

التجميع الجزئي الآمن: جعل التعلم الفيدرالي أكثر متانة لتطبيقات الصناعة 4.0. [link]

• Jiqiang Gao, Baolei Zhang, Xiaojie Guo, Thar Baker, Min Li, and Zheli Liu. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2022.

تجميع مرن ضد هجمات الباب الخلفي يعتمد على تصفية قوية للقيم الشاذة في التعلم الفيدرالي لتصنيف الصور. [link]

• Nuria Rodríguez-Barroso, Eugenio Martínez-Cámara, M. Victoria Luzónb, and Francisco Herrera. Knowledge-Based Systems, 2022.

الدفاع ضد هجمات الباب الخلفي في التعلم الفيدرالي. [link] [code]

• Shiwei Lu, Ruihu Li, Wenbin Liu, and Xuan Chen. Computers & Security, 2022.

تعلم فيدرالي معزز الخصوصية ضد الخصوم المسممين. [link]

• Xiaoyuan Liu, Hongwei Li, Guowen Xu, Zongqi Chen, Xiaoming Huang, and Rongxing Lu. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2021.

هجمات باب خلفي منسقة ضد التعلم الفيدرالي بمحفزات معتمدة على النموذج. [link]

• Xueluan Gong, Yanjiao Chen, Huayang Huang, Yuqing Liao, Shuai Wang, and Qian Wang. IEEE Network, 2022.

CRFL: تعلم فيدرالي قوي بشكل مضمون ضد هجمات الباب الخلفي. [pdf]

• Chulin Xie, Minghao Chen, Pin-Yu Chen, and Bo Li. ICML, 2021.

لعنة أم خلاص؟ كيف يؤثر عدم تجانس البيانات على متانة التعلم الفيدرالي. [pdf]

• Syed Zawad, Ahsan Ali, Pin-Yu Chen, Ali Anwar, Yi Zhou, Nathalie Baracaldo, Yuan Tian, and Feng Yan. AAAI, 2021.

الدفاع ضد الأبواب الخلفية في التعلم الفيدرالي بمعدل تعلم قوي. [pdf]

• Mustafa Safa Ozdayi, Murat Kantarcioglu, and Yulia R. Gel. AAAI, 2021.

BaFFLe: كشف الباب الخلفي عبر التعلم الفيدرالي القائم على التغذية الراجعة. [pdf]

• ebastien Andreina, Giorgia Azzurra Marson, Helen Möllering, and Ghassan Karame. ICDCS, 2021.

PipAttack: تسميم أنظمة التوصية الفيدرالية للتلاعب في ترويج العناصر. [pdf]

• Shijie Zhang, Hongzhi Yin, Tong Chen, Zi Huang, Quoc Viet Hung Nguyen, and Lizhen Cui. WSDM, 2021.

تخفيف هجوم الباب الخلفي باستخدام مرشحات فيدرالية لتطبيقات إنترنت الأشياء الصناعية. [link]

• Boyu Hou, Jiqiang Gao, Xiaojie Guo, Thar Baker, Ying Zhang, Yanlong Wen, and Zheli Liu. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021.

تحليل قائم على الاستقرار والدفاع ضد هجمات الباب الخلفي على خدمات الحوسبة الطرفية. [link]

• Yi Zhao, Ke Xu, Haiyang Wang, Bo Li, and Ruoxi Jia. IEEE Network, 2021.

هجوم الذيول: نعم، يمكنك فعلاً زرع باب خلفي في التعلم الفيدرالي. [pdf]

• Hongyi Wang, Kartik Sreenivasan, Shashank Rajput, Harit Vishwakarma, Saurabh Agarwal, Jy-yong Sohn, Kangwook Lee, and Dimitris Papailiopoulos. NeurIPS, 2020.

DBA: هجمات الباب الخلفي الموزعة ضد التعلم الفيدرالي. [pdf]

• Chulin Xie, Keli Huang, Pinyu Chen, and Bo Li. ICLR, 2020.

حدود التعلم الفيدرالي في بيئات Sybil. [pdf] [extension] [code]

• Clement Fung, Chris J.M. Yoon, and Ivan Beschastnikh. RAID, 2020 (arXiv, 2018).

كيفية زرع باب خلفي في التعلم الفيدرالي. [pdf]

• Eugene Bagdasaryan, Andreas Veit, Yiqing Hua, Deborah Estrin, and Vitaly Shmatikov. AISTATS, 2020 (arXiv, 2018).

BEAS: تعلم آلة فيدرالي غير متزامن وآمن مدعوم بالبلوكتشين. [pdf]

• Arup Mondal, Harpreet Virk, and Debayan Gupta. AAAI Workshop, 2022.

هجمات الباب الخلفي والدفاعات في التعلم التعاوني المقسوم حسب الميزات. [pdf]

• Yang Liu, Zhihao Yi, and Tianjian Chen. ICML Workshop, 2020.

هل يمكنك فعلاً زرع باب خلفي في التعلم الفيدرالي؟ [pdf]

• Ziteng Sun, Peter Kairouz, Ananda Theertha Suresh, and H. Brendan McMahan. NeurIPS Workshop, 2019.

مجمّع ثابت للدفاع ضد هجمات الباب الخلفي في التعلم الفيدرالي. [pdf]

• Xiaoyang Wang, Dimitrios Dimitriadis, Sanmi Koyejo, and Shruti Tople. arXiv, 2022.

حماية التعلم الفيدرالي: تخفيف الهجمات البيزنطية بقيود أقل. [pdf]

• Minghui Li, Wei Wan, Jianrong Lu, Shengshan Hu, Junyu Shi, and Leo Yu Zhang. arXiv, 2022.

تعلم فيدرالي بدون عينات (Zero-Shot) للتعرف البصري. [pdf]

• Zhi Chen, Yadan Luo, Sen Wang, Jingjing Li, and Zi Huang. arXiv, 2022.

مساعدة التعلم الفيدرالي المصاب بباب خلفي عبر محاذاة المعرفة على مستوى المجتمع بأكمله. [pdf]

• Tian Liu, Xueyang Hu, and Tao Shu. arXiv, 2022.

FL-Defender: مكافحة الهجمات المستهدفة في التعلم الفيدرالي. [pdf]

• Najeeb Jebreel and Josep Domingo-Ferrer. arXiv, 2022.

هجوم الباب الخلفي شيطان في توليد الصور الطبية بالتعلم الفيدرالي القائم على GAN. [pdf]

• Ruinan Jin and Xiaoxiao Li. arXiv, 2022.

SafeNet: تخفيف هجمات تسميم البيانات على التعلم الآلي الخاص. [pdf] [code]

• Harsh Chaudhari, Matthew Jagielski, and Alina Oprea. arXiv, 2022.

PerDoor: أبواب خلفية غير موحّدة ودائمة في التعلم الفيدرالي باستخدام الاضطرابات العدائية. [pdf] [code]

• Manaar Alam, Esha Sarkar, and Michail Maniatakos. arXiv, 2022.

نحو دفاع ضد هجمات الباب الخلفي في التعلم الفيدرالي المستمر. [pdf]

• Shuaiqi Wang, Jonathan Hayase, Giulia Fanti, and Sewoong Oh. arXiv, 2022.

باب خلفي مستهدف لكل عميل في التعلم الفيدرالي. [pdf]

• Gorka Abad, Servio Paguada, Stjepan Picek, Víctor Julio Ramírez-Durán, and Aitor Urbieta. arXiv, 2022.

الدفاع عن الباب الخلفي في التعلم الفيدرالي باستخدام الاختبار التفاضلي وكشف القيم الشاذة. [pdf]

• Yein Kim, Huili Chen, and Farinaz Koushanfar. arXiv, 2022.

ARIBA: نحو تحديد دقيق وقوي لهجمات الباب الخلفي في التعلم الفيدرالي. [pdf]

• Yuxi Mi, Jihong Guan, and Shuigeng Zhou. arXiv, 2022.

الأكثر أفضل (غالباً): حول هجمات الباب الخلفي في الشبكات العصبية البيانية الفيدرالية. [pdf]

• Jing Xu, Rui Wang, Kaitai Liang, and Stjepan Picek. arXiv, 2022.

ضغط الفضاء الجزئي منخفض الخسارة لتحقيق مكاسب نظيفة ضد هجمات الباب الخلفي متعددة الوكلاء. [pdf]

• Siddhartha Datta and Nigel Shadbolt. arXiv, 2022.

أبواب خلفية عالقة في الباب الأمامي: هجمات باب خلفي متعددة الوكلاء ترتد على مهاجميها. [pdf]

• Siddhartha Datta and Nigel Shadbolt. arXiv, 2022.

إلغاء التعلم الفيدرالي مع تقطير المعرفة. [pdf]

• Chen Wu, Sencun Zhu, and Prasenjit Mitra. arXiv, 2022.

هجمات نقل النموذج إلى الشبكة الفائقة الخلفية في التعلم الفيدرالي الشخصي. [pdf]

• Phung Lai, NhatHai Phan, Abdallah Khreishah, Issa Khalil, and Xintao Wu. arXiv, 2022.

هجمات الباب الخلفي على التعلم الفيدرالي باستخدام فرضية تذكرة اليانصيب. [pdf]

• Zihang Zou, Boqing Gong, and Liqiang Wang. arXiv, 2021.

حول الدفاع القابل للإثبات ضد الباب الخلفي في التعلم التعاوني. [pdf]

• Ximing Qiao, Yuhua Bai, Siping Hu, Ang Li, Yiran Chen, and Hai Li. arXiv, 2021.

SparseFed: تخفيف هجمات تسميم النماذج في التعلم الفيدرالي باستخدام التناثر. [pdf]

• Ashwinee Panda, Saeed Mahloujifar, Arjun N. Bhagoji, Supriyo Chakraborty, and Prateek Mittal. arXiv, 2021.

تعلم فيدرالي قوي مع تجميع متكيف مع الهجوم. [pdf] [code]

• Ching Pui Wan, and Qifeng Chen. arXiv, 2021.

التعلم الفيدرالي الفوقي (Meta Federated Learning). [pdf]

• Omid Aramoon, Pin-Yu Chen, Gang Qu, and Yuan Tian. arXiv, 2021.

FLGUARD: تعلم فيدرالي آمن وخاص. [pdf]

• Thien Duc Nguyen, Phillip Rieger, Hossein Yalame, Helen Möllering, Hossein Fereidooni, Samuel Marchal, Markus Miettinen, Azalia Mirhoseini, Ahmad-Reza Sadeghi, Thomas Schneider, and Shaza Zeitouni. arXiv, 2021.- نحو المتانة والخصوصية في التعلم الموحد: تجارب مع الخصوصية التفاضلية المحلية والمركزية. [pdf]
• Mohammad Naseri, Jamie Hayes, and Emiliano De Cristofaro. arXiv, 2020.

هجمات الباب الخلفي على التعلم الفوقي الموحد. [pdf]

• Chien-Lun Chen, Leana Golubchik, and Marco Paolieri. arXiv, 2020.

هجمات الباب الخلفي الديناميكية ضد التعلم الموحد. [pdf]

• Anbu Huang. arXiv, 2020.

التعلم الموحد في البيئات العدائية. [pdf]

• Raouf Kerkouche, Gergely Ács, and Claude Castelluccia. arXiv, 2020.

BlockFLA: تعلم موحد قابل للمحاسبة عبر بنية بلوكتشين هجينة. [pdf]

• Harsh Bimal Desai, Mustafa Safa Ozdayi, and Murat Kantarcioglu. arXiv, 2020.

التخفيف من هجمات الباب الخلفي في التعلم الموحد. [pdf]

• Chen Wu, Xian Yang, Sencun Zhu, and Prasenjit Mitra. arXiv, 2020.

تعلّم كشف العملاء الخبيثين من أجل تعلم موحد قوي. [pdf]

• Suyi Li, Yong Cheng, Wei Wang, Yang Liu, and Tianjian Chen. arXiv, 2020.

تعلم موحد مقاوم للهجمات مع إعادة وزن قائمة على البواقي. [pdf] [code]

• Shuhao Fu, Chulin Xie, Bo Li, and Qifeng Chen. arXiv, 2019.

تصميم أبواب خلفية مقصودة في النماذج التسلسلية. [pdf]

• Zhaoyuan Yang, Naresh Iyer, Johan Reimann, and Nurali Virani. arXiv, 2019.

PICCOLO: كشف الأبواب الخلفية المعقدة في نماذج المحولات للغة الطبيعية. [pdf] [code]

• Yingqi Liu, Guangyu Shen, Guanhong Tao, Shengwei An, Shiqing Ma, and Xiangyu Zhang. IEEE S&P, 2022.

هجوم باب خلفي بدون مشغّل لمهام اللغة الطبيعية بملصقات نظيفة. [pdf]

• Leilei Gan, Jiwei Li, Tianwei Zhang, Xiaoya Li, Yuxian Meng, Fei Wu, Shangwei Guo, and Chun Fan. NAACL, 2022.

دراسة شذوذ الانتباه في نماذج BERT المطعّمة. [pdf] [code]

• Weimin Lyu, Songzhu Zheng, Tengfei Ma, and Chao Chen. NAACL, 2022.

المشغّلات التي تفتح الأبواب الخلفية لنماذج اللغة الطبيعية مخفية في العينات العدائية. [link]

• Kun Shao, Yu Zhang, Junan Yang, Xiaoshuai Li, and Hui Liu. Computers & Security, 2022.

BDDR: دفاع فعّال ضد هجمات الباب الخلفي النصية. [pdf]

• Kun Shao, Junan Yang, Yang Ai, Hui Liu, and Yu Zhang. Computers & Security, 2021.

BadPre: هجمات الباب الخلفي المستقلة عن المهمة على النماذج التأسيسية المدربة مسبقًا للغة الطبيعية. [pdf]

• Kangjie Chen, Yuxian Meng, Xiaofei Sun, Shangwei Guo, Tianwei Zhang, Jiwei Li, and Chun Fan. ICLR, 2022.

استكشاف الثغرة العامة في منهج التعلم القائم على المطالبات. [pdf] [code]

• Lei Xu, Yangyi Chen, Ganqu Cui, Hongcheng Gao, and Zhiyuan Liu. NAACL-Findings, 2022.

النماذج المدربة مسبقًا ذات الباب الخلفي يمكن نقلها إلى الجميع. [pdf]

• Lujia Shen, Shouling Ji, Xuhong Zhang, Jinfeng Li, Jing Chen, Jie Shi, Chengfang Fang, Jianwei Yin, and Ting Wang. CCS, 2021.

BadNL: هجمات الباب الخلفي ضد نماذج اللغة الطبيعية مع تحسينات تحافظ على الدلالة. [pdf] [arXiv-20]

• Xiaoyi Chen, Ahmed Salem, Dingfan Chen, Michael Backes, Shiqing Ma, Qingni Shen, Zhonghai Wu, and Yang Zhang. ACSAC, 2021.

هجمات الباب الخلفي على النماذج المدربة مسبقًا عبر تسميم الأوزان طبقة بطبقة. [pdf]

• Linyang Li, Demin Song, Xiaonan Li, Jiehang Zeng, Ruotian Ma, and Xipeng Qiu. EMNLP, 2021.

T-Miner: نهج توليدي للدفاع ضد هجمات طروادة على تصنيف النصوص القائم على الشبكات العصبية العميقة. [pdf]

• Ahmadreza Azizi, Ibrahim Asadullah Tahmid, Asim Waheed, Neal Mangaokar, Jiameng Pu, Mobin Javed, Chandan K. Reddy, and Bimal Viswanath. USENIX Security, 2021.

RAP: اضطرابات واعية بالمتانة للدفاع ضد هجمات الباب الخلفي على نماذج اللغة الطبيعية. [pdf] [code]

• Wenkai Yang, Yankai Lin, Peng Li, Jie Zhou, and Xu Sun. EMNLP, 2021.

ONION: دفاع بسيط وفعّال ضد هجمات الباب الخلفي النصية. [pdf]

• Fanchao Qi, Yangyi Chen, Mukai Li, Zhiyuan Liu, and Maosong Sun. EMNLP, 2021.

انتبه لأسلوب النص! هجمات عدائية وباب خلفي قائمة على نقل أسلوب النص. [pdf] [code]

• Fanchao Qi, Yangyi Chen, Xurui Zhang, Mukai Li, Zhiyuan Liu, and Maosong Sun. EMNLP, 2021.

إعادة التفكير في خفاء هجوم الباب الخلفي ضد نماذج اللغة الطبيعية. [pdf] [code]

• Wenkai Yang, Yankai Lin, Peng Li, Jie Zhou, and Xu Sun. ACL, 2021.

أدر القفل المركّب: هجمات باب خلفي نصية قابلة للتعلم عبر استبدال الكلمات. [pdf]

• Fanchao Qi, Yuan Yao, Sophia Xu, Zhiyuan Liu, and Maosong Sun. ACL, 2021.

القاتل الخفي: هجمات باب خلفي نصية غير مرئية بمشغّل نحوي. [pdf] [code]

• Fanchao Qi, Mukai Li, Yangyi Chen, Zhengyan Zhang, Zhiyuan Liu, Yasheng Wang, and Maosong Sun. ACL, 2021.

التخفيف من تسميم البيانات في تصنيف النصوص باستخدام الخصوصية التفاضلية. [pdf]

• Chang Xu, Jun Wang, Francisco Guzmán, Benjamin I. P. Rubinstein, and Trevor Cohn. EMNLP-Findings, 2021.

BFClass: إطار لتصنيف النصوص خالٍ من الأبواب الخلفية. [pdf] [code]

• Zichao Li, Dheeraj Mekala, Chengyu Dong, and Jingbo Shang. EMNLP-Findings, 2021.

كن حذرًا من تضمينات الكلمات المسمومة: استكشاف ثغرة طبقات التضمين في نماذج اللغة الطبيعية. [pdf] [code]

• Wenkai Yang, Lei Li, Zhiyuan Zhang, Xuancheng Ren, Xu Sun, and Bin He. NAACL-HLT, 2021.

جراحة الشبكات العصبية: حقن أنماط بيانات في النماذج المدربة مسبقًا بآثار جانبية ضئيلة على مستوى المثيلات. [pdf]

• Zhiyuan Zhang, Xuancheng Ren, Qi Su, Xu Sun, and Bin He. NAACL-HLT, 2021.

كشف الباب الخلفي النصي باستخدام نموذج RNN تجريدي قابل للتفسير. [link]

• Ming Fan, Ziliang Si, Xiaofei Xie, Yang Liu, and Ting Liu. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2021.

هجوم الباب الخلفي النصي على نظام تصنيف النصوص. [pdf]

• Hyun Kwon and Sanghyun Lee. Security and Communication Networks, 2021.

هجمات تسميم الأوزان على النماذج المدربة مسبقًا. [pdf] [code]

• Keita Kurita, Paul Michel, and Graham Neubig. ACL, 2020.

هجمات التسميم ضد مجموعات بيانات النصوص باستخدام الترميز الذاتي الشرطي المنظَّم عدائيًا. [pdf]

• Alvin Chan, Yi Tay, Yew-Soon Ong, and Aston Zhang. EMNLP-Findings, 2020.

هجوم باب خلفي ضد أنظمة تصنيف النصوص القائمة على LSTM. [pdf]

• Jiazhu Dai, Chuanshuai Chen, and Yufeng Li. IEEE Access, 2019.

PerD: إطار كشف حصان طروادة العصبي القائم على حساسية الاضطراب لتطبيقات اللغة الطبيعية. [pdf]

• Diego Garcia-soto, Huili Chen, and Farinaz Koushanfar. arXiv, 2022.

Kallima: إطار بملصقات نظيفة لهجمات الباب الخلفي النصية. [pdf]

• Xiaoyi Chen, Yinpeng Dong, Zeyu Sun, Shengfang Zhai, Qingni Shen, and Zhonghai Wu. arXiv, 2022.

هجمات الباب الخلفي النصية مع الحقن التكراري للمشغّل. [pdf] [code]

• Jun Yan, Vansh Gupta, and Xiang Ren. arXiv, 2022.

WeDef: دفاع ضد الباب الخلفي بإشراف ضعيف لتصنيف النصوص. [pdf]

• Lesheng Jin, Zihan Wang, and Jingbo Shang. arXiv, 2022.

تحسين مقيد مع تحجيم ديناميكي للحدود لدفاع فعّال ضد الباب الخلفي في معالجة اللغة الطبيعية. [pdf]

• Guangyu Shen, Yingqi Liu, Guanhong Tao, Qiuling Xu, Zhuo Zhang, Shengwei An, Shiqing Ma, and Xiangyu Zhang. arXiv, 2022.

إعادة النظر في هجمات الباب الخلفي الخفية في معالجة اللغة الطبيعية. [pdf]

• Lingfeng Shen, Haiyun Jiang, Lemao Liu, and Shuming Shi. arXiv, 2022.

يمكن لهجمات الباب الخلفي النصية أن تكون أكثر ضررًا عبر حيلتين بسيطتين. [pdf]

• Yangyi Chen, Fanchao Qi, Zhiyuan Liu, and Maosong Sun. arXiv, 2021.

تدوير نماذج التسلسل-إلى-التسلسل بأبواب خلفية فوقية. [pdf]

• Eugene Bagdasaryan and Vitaly Shmatikov. arXiv, 2021.

الدفاع ضد هجمات الباب الخلفي في توليد اللغة الطبيعية. [pdf] [code]

• Chun Fan, Xiaoya Li, Yuxian Meng, Xiaofei Sun, Xiang Ao, Fei Wu, Jiwei Li, and Tianwei Zhang. arXiv, 2021.

أبواب خلفية مخفية في نماذج اللغة المتمحورة حول الإنسان. [pdf]

• Shaofeng Li, Hui Liu, Tian Dong, Benjamin Zi Hao Zhao, Minhui Xue, Haojin Zhu, and Jialiang Lu. arXiv, 2021.

كشف هجوم المشغّل العام العدائي باستخدام وعاء العسل (Honeypot). [pdf]

• Thai Le, Noseong Park, Dongwon Lee. arXiv, 2020.- التخفيف من هجمات الباب الخلفي في أنظمة تصنيف النصوص القائمة على LSTM عبر تحديد الكلمات المفتاحية للباب الخلفي. [pdf]
• Chuanshuai Chen, and Jiazhu Dai. arXiv, 2020.

إدخال أحصنة طروادة في نماذج اللغة من أجل المتعة والربح. [pdf]

• Xinyang Zhang, Zheng Zhang, and Ting Wang. arXiv, 2020.

تزييف الحقيقي: هجوم الباب الخلفي على تصنيف الكلام العميق عبر تحويل الصوت. [pdf]

• Zhe Ye, Terui Mao, Li Dong, Diqun Yan. arXiv, 2023.

هجمات الباب الخلفي الانتهازية: استكشاف الثغرات غير المحسوسة بشريًا في أنظمة التعرف على الكلام. [link] [code]

• Qiang Liu, Tongqing Zhou, Zhiping Cai, Yonghao Tang. ACM MM, 2022.

هجوم باب خلفي مستقل عن الموضع في المجال الصوتي عبر مشغلات غير ملحوظة. [pdf]

• Cong Shi, Tianfang Zhang, Zhuohang Li, Huy Phan, Tianming Zhao, Yan Wang, Jian Liu, Bo Yuan, Yingying Chen. ACM MobiCom, 2022.

هل يمكنك سماعه؟ هجمات الباب الخلفي عبر مشغلات فوق صوتية. [pdf] [code]

• Stefanos Koffas, Jing Xu, Mauro Conti, and Stjepan Picek. WiseML, 2022.

هجمات الباب الخلفي الطبيعية على نماذج التعرف على الكلام. [link]

• Jinwen Xin, Xixiang Lyu, Jing Ma. ML4CS, 2022.