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Elenco curato di paper, survey e toolbox sul backdoor learning, che organizza attacchi basati su poisoning e difese nel deep learning per ricercatori e professionisti della sicurezza.

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1.2k1732 anni faRevisionato da Kitploit

Risorse sul Backdoor Learning

Questo repository GitHub riassume un elenco di risorse sul Backdoor Learning. Per maggiori dettagli e criteri di categorizzazione, fate riferimento alla nostra survey.

Faremo del nostro meglio per mantenere questo repository GitHub aggiornato con cadenza mensile.

Perché il Backdoor Learning?

Il backdoor learning è un'area di ricerca emergente che discute i problemi di sicurezza del processo di addestramento degli algoritmi di machine learning. È fondamentale per adottare in sicurezza risorse di addestramento o modelli di terze parti nella realtà.

Nota: 'Backdoor' è anche comunemente chiamato 'Neural Trojan' o 'Trojan'.

Novità

  • 2023/7/24: Ho aggiunto dieci articoli di ICLR'23. Tutti gli articoli di questa conferenza dovrebbero ora essere inclusi.
  • 2023/7/23: Ho aggiunto sette articoli di NeurIPS'22 e quattro articoli di AAAI'23. Tutti gli articoli di queste conferenze dovrebbero ora essere inclusi.
  • 2023/01/25: Mi dispiace profondamente di aver recentemente sospeso la lettura degli articoli correlati e gli aggiornamenti di questo repo, a causa di alcuni problemi personali come malattia e stesura della tesi di dottorato. Riprenderò gli aggiornamenti dopo giugno 2023.
  • 2022/12/05: Ho modificato leggermente il formato del repo posizionando gli articoli di conferenza prima di quelli di rivista. Nello specifico, nello stesso anno, inserite l'articolo di conferenza prima di quello di rivista, poiché le riviste sono di solito sottomesse molto tempo prima e quindi hanno un certo ritardo.
  • 2022/12/05: Ho aggiunto tre articoli di ECCV'22. Tutti gli articoli di questa conferenza dovrebbero ora essere inclusi.

Riferimenti

Se il nostro repo o la nostra survey è utile per la vostra ricerca, citate il nostro articolo come segue:``` @article{li2022backdoor, title={Backdoor learning: A survey}, author={Li, Yiming and Jiang, Yong and Li, Zhifeng and Xia, Shu-Tao}, journal={IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems}, year={2022} }

root@kitploit:~
## Come contribuire
<p align="center">
  <img src="https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/placeholders/f0fc86cfe65f76d40e15aaec61704ec8220a56dc89d4be03c46f67cb31b9fa8c.svg" alt="Abbiamo bisogno di te!">
</p>

Per favore aiuta a contribuire a questa lista contattando [me](http://liyiming.tech) o inviando una [pull request](https://github.com/THUYimingLi/awesome-backdoor-learning/pulls)

Formato Markdown:```markdown
- Paper Name. 
  [[pdf]](link) 
  [[code]](link)
  - Author 1, Author 2, **and** Author 3. *Conference/Journal*, Year.

Nota: Nello stesso anno, si prega di inserire l'articolo di conferenza prima dell'articolo di rivista, poiché gli articoli di rivista vengono solitamente sottomessi molto tempo prima e quindi hanno un certo ritardo. (cioè, Conferenze-->Riviste-->Preprint)

Indice

  • Rassegna
  • Toolbox
  • Dissertazioni e Tesi
  • Classificazione di Immagini e Video
    • Attacco basato su avvelenamento
    • Attacco non basato su avvelenamento
      • Attacco orientato ai pesi
      • Attacco a struttura modificata
      • Altri attacchi
    • Difesa dalle backdoor
      • Difesa empirica basata sulla preelaborazione
      • Difesa empirica basata sulla ricostruzione del modello
      • Difesa empirica basata sulla sintesi del trigger
      • Difesa empirica basata sulla diagnosi del modello
      • Difesa empirica basata sulla soppressione del veleno
      • Difesa empirica basata sul filtraggio dei campioni
      • Difesa certificata
  • Attacco e difesa verso altri paradigmi e compiti
    • Apprendimento federato
    • Apprendimento per trasferimento
    • Apprendimento per rinforzo
    • Apprendimento semi-supervisionato e auto-supervisionato
    • Quantizzazione
    • Elaborazione del linguaggio naturale
    • Reti neurali a grafo
    • Nuvola di punti
    • Elaborazione dei segnali acustici
    • Scienze mediche
    • Rilevamento e tracciamento
    • Vision Transformer
    • Modello di diffusione
    • Cybersicurezza

Rassegna

  • Backdoor Learning: A Survey. [pdf]

    • Yiming Li, Yong Jiang, Zhifeng Li, and Shu-Tao Xia. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022.
  • Backdoor Attacks and Countermeasures on Deep Learning: A Comprehensive Review. [pdf]

    • Yansong Gao, Bao Gia Doan, Zhi Zhang, Siqi Ma, Anmin Fu, Surya Nepal, and Hyoungshick Kim. arXiv, 2020.
  • Data Security for Machine Learning: Data Poisoning, Backdoor Attacks, and Defenses. [pdf]

    • Micah Goldblum, Dimitris Tsipras, Chulin Xie, Xinyun Chen, Avi Schwarzschild, Dawn Song, Aleksander Madry, Bo Li, and Tom Goldstein. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2022.
  • A Comprehensive Survey on Poisoning Attacks and Countermeasures in Machine Learning. [link]

    • Zhiyi Tian, Lei Cui, Jie Liang, and Shui Yu. ACM Computing Surveys, 2022.
  • Backdoor Attacks and Defenses in Federated Learning: State-of-the-art, Taxonomy, and Future Directions. [link]

    • Xueluan Gong, Yanjiao Chen, Qian Wang, and Weihan Kong. IEEE Wireless Communications, 2022.
  • Backdoor Attacks on Image Classification Models in Deep Neural Networks. [link]

    • Quanxin Zhang, Wencong Ma, Yajie Wang, Yaoyuan Zhang, Zhiwei Shi, and Yuanzhang Li. Chinese Journal of Electronics, 2022.
  • Defense against Neural Trojan Attacks: A Survey. [link]

    • Sara Kaviani and Insoo Sohn. Neurocomputing, 2021.
  • A Survey on Neural Trojans. [pdf]

    • Yuntao Liu, Ankit Mondal, Abhishek Chakraborty, Michael Zuzak, Nina Jacobsen, Daniel Xing, and Ankur Srivastava. ISQED, 2020.
  • Backdoor Attacks against Voice Recognition Systems: A Survey.

Toolbox

  • BackdoorBox
  • TrojanZoo
  • OpenBackdoor
  • Backdoor Toolbox
  • BackdoorBench
  • backdoors101
  • ART

Dissertazioni e Tesi

  • Poisoning-based Backdoor Attacks in Computer Vision. [pdf]

    • Yiming Li. Tesi di dottorato presso Tsinghua University, 2023.
  • Defense of Backdoor Attacks against Deep Neural Network Classifiers. [pdf]

    • Zhen Xiang. Tesi di dottorato presso The Pennsylvania State University, 2022.
  • Towards Adversarial and Backdoor Robustness of Deep Learning. [link]

    • Yifan Guo. Tesi di dottorato presso Case Western Reserve University, 2022.
  • Toward Robust and Communication Efficient Distributed Machine Learning. [pdf]

    • Hongyi Wang. Tesi di dottorato presso University of Wisconsin–Madison, 2021.
  • Towards Robust Image Classification with Deep Learning and Real-Time DNN Inference on Mobile. [pdf]

    • Pu Zhao. Tesi di dottorato presso Northeastern University, 2021.
  • Countermeasures Against Backdoor, Data Poisoning, and Adversarial Attacks. [pdf]

    • Henry Daniel. Tesi di dottorato presso University of Texas at San Antonio, 2021.
  • Understanding and Mitigating the Impact of Backdooring Attacks on Deep Neural Networks. [pdf]

    • Kang Liu. Tesi di dottorato presso New York University, 2021.
  • Un-fair trojan: Targeted Backdoor Attacks against Model Fairness. [pdf]

    • Nicholas Furth. Tesi magistrale presso New Jersey Institute of Technology, 2022.
  • Check Your Other Door: Creating Backdoor Attacks in the Frequency Domain. [pdf]

    • Hasan Abed Al Kader Hammoud. , 2022.

Classificazione di Immagini e Video

Attacco basato su avvelenamento

2023

  • Revisiting the Assumption of Latent Separability for Backdoor Defenses. [pdf] [code]

    • Xiangyu Qi, Tinghao Xie, Yiming Li, Saeed Mahloujifar, and Prateek Mittal. ICLR, 2023.
  • Few-shot Backdoor Attacks via Neural Tangent Kernels. [pdf] [code]

    • Jonathan Hayase and Sewoong Oh. ICLR, 2023.
  • Color Backdoor: A Robust Poisoning Attack in Color Space. [pdf]

    • Wenbo Jiang, Hongwei Li, Guowen Xu, and Tianwei Zhang. CVPR, 2023.

2022

  • Untargeted Backdoor Watermark: Towards Harmless and Stealthy Dataset Copyright Protection. [pdf] [code]

    • Yiming Li, Yang Bai, Yong Jiang, Yong Yang, Shu-Tao Xia, and Bo Li. NeurIPS, 2022.
  • DEFEAT: Deep Hidden Feature Backdoor Attacks by Imperceptible Perturbation and Latent Representation Constraints. [pdf]

    • Zhendong Zhao, Xiaojun Chen, Yuexin Xuan, Ye Dong, Dakui Wang, and Kaitai Liang. CVPR, 2022.
  • Marksman Backdoor: Backdoor Attacks with Arbitrary Target Class. [pdf]

    • Khoa D Doan, Yingjie Lao, and Ping Li. NeurIPS, 2022.
  • An Invisible Black-box Backdoor Attack through Frequency Domain. [pdf] [code]

    • Tong Wang, Yuan Yao, Feng Xu, Shengwei An, Hanghang Tong, and Ting Wang. ECCV, 2022.
  • BppAttack: Stealthy and Efficient Trojan Attacks against Deep Neural Networks via Image Quantization and Contrastive Adversarial Learning. [pdf] [code]

    • Zhenting Wang, Juan Zhai, and Shiqing Ma. CVPR, 2022.
  • Dynamic Backdoor Attacks Against Machine Learning Models. [pdf]

    • Ahmed Salem, Rui Wen, Michael Backes, Shiqing Ma, and Yang Zhang. EuroS&P, 2022.
  • Imperceptible Backdoor Attack: From Input Space to Feature Representation. [pdf] [code]

2021

  • Invisible Backdoor Attack with Sample-Specific Triggers. [pdf] [code]

    • Yuezun Li, Yiming Li, Baoyuan Wu, Longkang Li, Ran He, and Siwei Lyu. ICCV, 2021.
  • Manipulating SGD with Data Ordering Attacks. [pdf]

    • Ilia Shumailov, Zakhar Shumaylov, Dmitry Kazhdan, Yiren Zhao, Nicolas Papernot, Murat A. Erdogdu, and Ross Anderson. NeurIPS, 2021.
  • Backdoor Attack with Imperceptible Input and Latent Modification. [pdf]

    • Khoa Doan, Yingjie Lao, and Ping Li. NeurIPS, 2021.
  • LIRA: Learnable, Imperceptible and Robust Backdoor Attacks. [pdf]

    • Khoa Doan, Yingjie Lao, Weijie Zhao, and Ping Li. ICCV, 2021.
  • Blind Backdoors in Deep Learning Models. [pdf] [code]

    • Eugene Bagdasaryan, and Vitaly Shmatikov. USENIX Security, 2021.
  • Backdoor Attacks Against Deep Learning Systems in the Physical World. [pdf] [Tesi magistrale]

    • Emily Wenger, Josephine Passanati, Yuanshun Yao, Haitao Zheng, and Ben Y. Zhao. CVPR, 2021.
  • Deep Feature Space Trojan Attack of Neural Networks by Controlled Detoxification. [pdf] [code]

    • Siyuan Cheng, Yingqi Liu, Shiqing Ma, and Xiangyu Zhang. AAAI, 2021.
  • WaNet - Imperceptible Warping-based Backdoor Attack. [pdf] [code]

2020

  • Attacco backdoor composito per reti neurali profonde mescolando feature benigne esistenti. [pdf]

    • Junyu Lin, Lei Xu, Yingqi Liu, Xiangyu Zhang. CCS, 2020.
  • Attacco backdoor dinamico consapevole dell'input. [pdf] [code]

    • Anh Nguyen e Anh Tran. NeurIPS, 2020.
  • Bypassare gli algoritmi di rilevazione delle backdoor nel deep learning. [pdf]

    • Te Juin Lester Tan e Reza Shokri. EuroS&P, 2020.
  • Incorporamento di backdoor in modelli di reti neurali convoluzionali tramite perturbazione invisibile. [pdf]

    • Cong Liao, Haoti Zhong, Anna Squicciarini, Sencun Zhu e David Miller. ACM CODASPY, 2020.
  • Attacchi backdoor clean-label su modelli di riconoscimento video. [pdf] [code]

    • Shihao Zhao, Xingjun Ma, Xiang Zheng, James Bailey, Jingjing Chen e Yu-Gang Jiang. CVPR, 2020.
  • Sfuggire alla rilevazione degli attacchi backdoor nel deep learning. [link]

    • Yayuan Xiong, Fengyuan Xu, Sheng Zhong e Qun Li. IFIP SEC, 2020.
  • Reflection Backdoor: un attacco backdoor naturale sulle reti neurali profonde. [pdf] [code]

    • Yunfei Liu, Xingjun Ma, James Bailey e Feng Lu. ECCV, 2020.
  • Attacchi trojan live su reti neurali profonde. [pdf] [code]

2019

  • Un nuovo attacco backdoor nelle CNNS tramite corruzione del training set senza avvelenamento delle etichette. [pdf]

    • M.Barni, K.Kallas e B.Tondi. ICIP, 2019.
  • Attacchi backdoor label-consistent. [pdf] [code]

    • Alexander Turner, Dimitris Tsipras e Aleksander Madry. arXiv, 2019.

2018

  • Attacco trojan sulle reti neurali. [pdf] [code]
    • Yingqi Liu, Shiqing Ma, Yousra Aafer, Wen-Chuan Lee e Juan Zhai. NDSS, 2018.

2017

  • BadNets: identificazione delle vulnerabilità nella supply chain dei modelli di machine learning. [pdf] [journal]

    • Tianyu Gu, Brendan Dolan-Gavitt e Siddharth Garg. arXiv, 2017 (IEEE Access, 2019).
  • Attacchi backdoor mirati su sistemi di deep learning tramite data poisoning. [pdf] [code]

    • Xinyun Chen, Chang Liu, Bo Li, Kimberly Lu e Dawn Song. arXiv, 2017.

Attacco non basato su poisoning

Attacco orientato ai pesi

  • Backdoor artigianali nelle reti neurali profonde. [pdf]

    • Sanghyun Hong, Nicholas Carlini e Alexey Kurakin. NeurIPS, 2022.
  • Attacco trojan difficilmente percettibile contro le reti neurali con bit flip. [pdf] [code]

    • Jiawang Bai, Kuofeng Gao, Dihong Gong, Shu-Tao Xia, Zhifeng Li e Wei Liu. ECCV, 2022.
  • ProFlip: attacco trojan mirato con bit flip progressivi. [pdf]

    • Huili Chen, Cheng Fu, Jishen Zhao e Farinaz Koushanfar. ICCV, 2021.
  • TBT: attacco mirato a reti neurali con bit trojan. [pdf] [code]

    • Adnan Siraj Rakin, Zhezhi He e Deliang Fan. CVPR, 2020.
  • Come iniettare backdoor con maggiore coerenza: ancoraggio dei logit su dati puliti. [pdf]

    • Zhiyuan Zhang, Lingjuan Lyu, Weiqiang Wang, Lichao Sun e Xu Sun. ICLR, 2022.
  • Le perturbazioni avversarie dei pesi possono iniettare backdoor neurali? [pdf]

    • Siddhant Garg, Adarsh Kumar, Vibhor Goel e Yingyu Liang. CIKM, 2020.
  • Attacco versatile ai pesi tramite flipping di un numero limitato di bit. [pdf]

    • Jiawang Bai, Baoyuan Wu, Zhifeng Li e Shu-Tao Xia. arXiv, 2022.
  • Verso attacchi realistici di iniezione di backdoor sulle DNN tramite Rowhammer. [pdf]

    • M. Caner Tol, Saad Islam, Berk Sunar e Ziming Zhang. 2022.

Attacco con struttura modificata

  • LoneNeuron: un trojan neurale nel dominio delle feature estremamente efficace che utilizza watermark invisibili e polimorfi. [pdf]

    • Zeyan Liu, Fengjun Li, Zhu Li e Bo Luo. CCS, 2022.
  • Verso un attacco backdoor pratico in fase di deployment su reti neurali profonde. [pdf] [code]

    • Xiangyu Qi, Tinghao Xie, Ruizhe Pan, Jifeng Zhu, Yong Yang e Kai Bu. CVPR, 2022.
  • Nascondere aghi in un pagliaio: verso la costruzione di reti neurali che eludono la verifica. [link] [code]

    • Árpád Berta, Gábor Danner, István Hegedűs e Márk Jelasity. ACM IH&MMSec, 2022.
  • Trojan furtivo e flessibile nel framework di deep learning. [link]

    • Yajie Wang, Kongyang Chen, Yu-An Tan, Shuxin Huang, Wencong Ma e Yuanzhang Li. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2022.
  • FooBaR: attacco backdoor di fault fooling sull'addestramento di reti neurali. [link] [code]

    • Jakub Breier, Xiaolu Hou, Martín Ochoa e Jesus Solano. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2022.
  • DeepPayload: attacco backdoor black-box su modelli di deep learning tramite iniezione di payload neurale. [pdf]

    • Yuanchun Li, Jiayi Hua, Haoyu Wang, Chunyang Chen e Yunxin Liu. ICSE, 2021.
  • Un approccio sorprendentemente semplice per l'attacco trojan nelle reti neurali profonde. [pdf] [code]

    • Ruixiang Tang, Mengnan Du, Ninghao Liu, Fan Yang e Xia Hu. KDD, 2020.

Altri attacchi

  • ImpNet: backdoor impercettibili e non rilevabili black-box in reti neurali compilate. [pdf] [website] [code]

    • Tim Clifford, Ilia Shumailov, Yiren Zhao, Ross Anderson e Robert Mullins. arXiv, 2022.
  • Non attivarmi! Un attacco backdoor senza trigger contro le reti neurali profonde. [pdf]

    • Ahmed Salem, Michael Backes e Yang Zhang. arXiv, 2020.

Difesa dalle backdoor

Difesa empirica basata sul preprocessing

  • Attacco backdoor nel mondo fisico. [pdf] [extension]

    • Yiming Li, Tongqing Zhai, Yong Jiang, Zhifeng Li e Shu-Tao Xia. ICLR Workshop, 2021.
  • DeepSweep: un framework di valutazione per mitigare gli attacchi backdoor alle DNN tramite data augmentation. [pdf] [code]

    • Han Qiu, Yi Zeng, Shangwei Guo, Tianwei Zhang, Meikang Qiu e Bhavani Thuraisingham. AsiaCCS, 2021.
  • Februus: difesa tramite purificazione dell'input contro gli attacchi trojan su sistemi di reti neurali profonde. [pdf] [code]

    • Bao Gia Doan, Ehsan Abbasnejad e Damith C. Ranasinghe. ACSAC, 2020.
  • Trojan neurali. [pdf]

    • Yuntao Liu, Yang Xie e Ankur Srivastava. ICCD, 2017.
  • Difendere le reti neurali profonde dagli attacchi backdoor utilizzando un autoencoder de-trigger. [pdf]

    • Hyun Kwon. IEEE Access, 2021.
  • ConFoc: protezione content-focus contro gli attacchi trojan sulle reti neurali. [pdf]

    • Miguel Villarreal-Vasquez e Bharat Bhargava. arXiv, 2021.
  • Difesa model-agnostic contro gli attacchi backdoor nel machine learning. [pdf]

    • Sakshi Udeshi, Shanshan Peng, Gerald Woo, Lionell Loh, Louth Rawshan e Sudipta Chattopadhyay. arXiv, 2019.

Difesa empirica basata sulla ricostruzione del modello

  • Pulizia delle backdoor con dati non etichettati. [pdf] [code]

    • Lu Pang, Tao Sun, Haibin Ling e Chao Chen. CVPR, 2023.
  • Unlearning avversario delle backdoor tramite ipergradiente implicito. [pdf] [code]

    • Yi Zeng, Si Chen, Won Park, Z. Morley Mao, Ming Jin e Ruoxi Jia. ICLR, 2022.
  • Rimozione delle backdoor senza dati basata sulla lipschitzianità dei canali. [pdf] [code]

    • Runkai Zheng, Rongjun Tang, Jianze Li e Li Liu. ECCV, 2022.
  • Eliminare i trigger backdoor per le reti neurali profonde tramite distillazione del grafo delle relazioni di attenzione. [pdf]

    • Jun Xia, Ting Wang, Jieping Ding, Xian Wei e Mingsong Chen. IJCAI, 2022.
  • Le distribuzioni pre-attivazione espongono i neuroni backdoor. [pdf] [code]

    • Runkai Zheng, Rongjun Tang, Jianze Li e Li Liu. NeurIPS, 2022.
  • Il pruning avversario dei neuroni purifica i modelli deep backdoorati. [pdf] [code]

    • Dongxian Wu e Yisen Wang. NeurIPS, 2021.
  • Distillazione dell'attenzione neurale: cancellare i trigger backdoor dalle reti neurali profonde. [pdf] [code]

    • Yige Li, Xingjun Ma, Nodens Koren, Lingjuan Lyu, Xixiang Lyu e Bo Li. ICLR, 2021.

Difesa empirica basata sulla sintesi dei trigger

  • Distillare i pattern backdoor cognitivi all'interno di un'immagine. [pdf] [code]

    • Hanxun Huang, Xingjun Ma, Sarah Monazam Erfani e James Bailey. ICLR, 2023.
  • UNICORN: un framework unificato per l'inversione dei trigger backdoor. [pdf] [code]

    • Zhenting Wang, Zhenting Wang, Kai Mei, Juan Zhai e Shiqing Ma. ICLR, 2023.- Quarantine: la sparsità può rivelare gratuitamente il trigger dell'attacco Trojan. [pdf] [codice]
    • Tianlong Chen, Zhenyu Zhang, Yihua Zhang*, Shiyu Chang, Sijia Liu, e Zhangyang Wang. CVPR, 2022.
  • Migliore ottimizzazione dell'inversione del trigger nella scansione delle backdoor. [pdf] [codice]

    • Guanhong Tao, Guangyu Shen, Yingqi Liu, Shengwei An, Qiuling Xu, Shiqing Ma, Pan Li, e Xiangyu Zhang. CVPR, 2022.
  • Difesa backdoor few-shot tramite stima di Shapley. [pdf]

    • Jiyang Guan, Zhuozhuo Tu, Ran He, e Dacheng Tao. CVPR, 2022.
  • Ripensare l'ingegneria inversa dei trigger trojan. [pdf] [codice]

    • Zhenting Wang, Kai Mei, Hailun Ding, Juan Zhai, e Shiqing Ma. NeurIPS, 2022.
  • Cancellazione one-shot di backdoor neurali tramite mascheramento avversario dei pesi. [pdf] [codice]

Difesa empirica basata sulla diagnosi del modello

  • Rilevamento di backdoor complesse tramite differenziazione simmetrica delle feature. [pdf] [codice]

    • Yingqi Liu, Guangyu Shen, Guanhong Tao, Zhenting Wang, Shiqing Ma, e Xiangyu Zhang. CVPR, 2022.
  • Rilevamento post-addestramento di attacchi backdoor per scenari a due classi e multi-attacco. [pdf] [codice]

    • Zhen Xiang, David J. Miller, e George Kesidis. ICLR, 2022.
  • Rimescolamento casuale dei canali: rilevamento di attacchi backdoor con overhead minimo senza dataset puliti. [pdf] [codice]

    • Ruisi Cai, Zhenyu Zhang, Tianlong Chen, Xiaohan Chen, e Zhangyang Wang. NeurIPS, 2022.
  • Un approccio di rilevamento delle anomalie per reti neurali con backdoor: il riconoscimento facciale come caso di studio. [pdf]

    • Alexander Unnervik e Sébastien Marcel. BIOSIG, 2022.
  • Rilevamento di backdoor basato sul percorso critico per reti neurali profonde. [link]

    • Wei Jiang, Xiangyu Wen, Jinyu Zhan, Xupeng Wang, Ziwei Song, e Chen Bian. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022.
  • Rilevamento di trojan IA tramite meta-analisi neurale. [pdf]

    • Xiaojun Xu, Qi Wang, Huichen Li, Nikita Borisov, Carl A. Gunter, e Bo Li. IEEE S&P, 2021.
  • Rilevamento topologico di reti neurali trojanizzate. [pdf]

    • Songzhu Zheng, Yikai Zhang, Hubert Wagner, Mayank Goswami, e Chao Chen. NeurIPS, 2021.
  • Rilevamento black-box degli attacchi backdoor con informazioni e dati limitati.

Difesa empirica basata sulla soppressione dell'avvelenamento

  • Difesa backdoor tramite disaccoppiamento del processo di addestramento. [pdf] [codice]

    • Kunzhe Huang, Yiming Li, Baoyuan Wu, Zhan Qin, e Kui Ren. ICLR, 2022.
  • Difesa backdoor efficace sfruttando la sensibilità dei campioni avvelenati. [pdf] [codice]

    • Weixin Chen, Baoyuan Wu, e Haoqian Wang. NeurIPS, 2022.
  • Trap and Replace: difendere dagli attacchi backdoor intrappolandoli in una sottorete facile da sostituire. [pdf] [codice]

    • Haotao Wang, Junyuan Hong, Aston Zhang, Jiayu Zhou, e Zhangyang Wang. NeurIPS, 2022.
  • Addestramento con più fiducia: mitigare le backdoor iniettate e naturali durante l'addestramento. [pdf] [codice]

    • Zhenting Wang, Zhenting_Wang, Hailun Ding, Juan Zhai, e Shiqing Ma. NeurIPS, 2022.
  • Anti-Backdoor Learning: addestrare modelli puliti su dati avvelenati. [pdf] [codice]

    • Yige Li, Xixiang Lyu, Nodens Koren, Lingjuan Lyu, Bo Li, e Xingjun Ma. NeurIPS, 2021.
  • Robusto rilevamento di anomalie e rilevamento di attacchi backdoor tramite privacy differenziale. [pdf] [codice]

    • Min Du, Ruoxi Jia, e Dawn Song. ICLR, 2020.
  • Una forte data augmentation sanifica gli attacchi di avvelenamento e backdoor senza compromettere l'accuratezza. [pdf]

Difesa empirica basata sul filtraggio dei campioni

  • SCALE-UP: un efficiente rilevamento black-box di backdoor a livello di input tramite l'analisi della coerenza delle previsioni scalate. [pdf] [codice]

    • Junfeng Guo, Yiming Li, Xun Chen, Hanqing Guo, Lichao Sun, e Cong Liu. ICLR, 2023.
  • Distillare i pattern backdoor cognitivi all'interno di un'immagine. [pdf] [codice]

    • Hanxun Huang, Xingjun Ma, Sarah Monazam Erfani, e James Bailey. ICLR, 2023.
  • Il clustering di incompatibilità come difesa contro gli attacchi di avvelenamento backdoor. [pdf] [codice]

    • Charles Jin, Melinda Sun, e Martin Rinard. ICLR, 2023.
  • Le "Beatrix'' resurrezioni: robusto rilevamento di backdoor tramite matrici di Gram. [pdf] [codice]

    • Wanlun Ma, Derui Wang, Ruoxi Sun, Minhui Xue, Sheng Wen, e Yang Xiang. NDSS, 2023.
  • Difesa backdoor efficace sfruttando la sensibilità dei campioni avvelenati. [pdf] [codice]

    • Weixin Chen, Baoyuan Wu, e Haoqian Wang. NeurIPS, 2022.
  • Verso difese neurali efficaci e robuste contro i trojan tramite filtraggio degli input. [pdf] [codice]

    • Kien Do, Haripriya Harikumar, Hung Le, Dung Nguyen, Truyen Tran, Santu Rana, Dang Nguyen, Willy Susilo, e Svetha Venkatesh. ECCV, 2022.
  • Possiamo mitigare gli attacchi backdoor usando metodi di rilevamento avversario? [link]

Difesa Certificata

  • Verso la Certificazione della Robustezza contro le Perturbazioni Universali. [pdf] [code]

    • Yi Zeng, Zhouxing Shi, Ming Jin, Feiyang Kang, Lingjuan Lyu, Cho-Jui Hsieh, e Ruoxi Jia. ICLR, 2023.
  • BagFlip: Una Difesa Certificata contro l'Avvelenamento dei Dati. [pdf] [code]

    • Yuhao Zhang, Aws Albarghouthi, e Loris D'Antoni. NeurIPS, 2022.
  • RAB: Robustezza Dimostrabile contro gli Attacchi Backdoor. [pdf] [code]

    • Maurice Weber, Xiaojun Xu, Bojan Karlas, Ce Zhang, e Bo Li. IEEE S&P, 2022.
  • Robustezza Certificata dei Nearest Neighbors contro l'Avvelenamento dei Dati e gli Attacchi Backdoor. [pdf]

    • Jinyuan Jia, Yupei Liu, Xiaoyu Cao, e Neil Zhenqiang Gong. AAAI, 2022.
  • Deep Partition Aggregation: Difesa Dimostrabile contro gli Attacchi di Avvelenamento Generali [pdf] [code]

    • Alexander Levine e Soheil Feizi. ICLR, 2021.
  • Robustezza Certificata Intrinseca del Bagging contro gli Attacchi di Avvelenamento dei Dati [pdf] [code]

    • Jinyuan Jia, Xiaoyu Cao, e Neil Zhenqiang Gong. AAAI, 2021.
  • Robustezza Certificata contro gli Attacchi di Label-Flipping tramite Smorzamento Randomizzato. [pdf]

    • Elan Rosenfeld, Ezra Winston, Pradeep Ravikumar, e J. Zico Kolter. ICML, 2020.
  • Sulla Certificazione della Robustezza contro gli Attacchi Backdoor tramite Smorzamento Randomizzato.

Attacco e Difesa verso Altri Paradigmi e Compiti

Apprendimento Federato

  • FLIP: Un Framework di Difesa Dimostrabile per la Mitigazione delle Backdoor nell'Apprendimento Federato. [pdf] [code]

    • Kaiyuan Zhang, Guanhong Tao, Qiuling Xu, Siyuan Cheng, Shengwei An, Yingqi Liu, Shiwei Feng, Guangyu Shen, Pin-Yu Chen, Shiqing Ma, e Xiangyu Zhang. ICLR, 2023.
  • Sulla Vulnerabilità delle Difese Backdoor per l'Apprendimento Federato. [link] [code]

    • Pei Fang e Jinghui Chen. AAAI, 2023.
  • Avvelenamento con Cerberus: Attacco Backdoor Furtivo e Collusivo contro l'Apprendimento Federato. [link]

    • Xiaoting Lyu, Yufei Han, Wei Wang, Jingkai Liu, Bin Wang, Jiqiang Liu, e Xiangliang Zhang. AAAI, 2023.
  • Neurotoxin: Backdoor Persistenti nell'Apprendimento Federato. [pdf]

    • Zhengming Zhang, Ashwinee Panda, Linyue Song, Yaoqing Yang, Michael W. Mahoney, Joseph E. Gonzalez, Kannan Ramchandran, e Prateek Mittal. ICML, 2022.
  • FLAME: Domare le Backdoor nell'Apprendimento Federato. [pdf]

    • Thien Duc Nguyen, Phillip Rieger, Huili Chen, Hossein Yalame, Helen Möllering, Hossein Fereidooni, Samuel Marchal, Markus Miettinen, Azalia Mirhoseini, Shaza Zeitouni, Farinaz Koushanfar, Ahmad-Reza Sadeghi, e Thomas Schneider. USENIX Security, 2022.
  • DeepSight: Mitigare gli Attacchi Backdoor nell'Apprendimento Federato tramite Ispezione Profonda del Modello. [pdf]

    • Phillip Rieger, Thien Duc Nguyen, Markus Miettinen, e Ahmad-Reza Sadeghi. NDSS, 2022.
  • Difendere l'Inferenza delle Etichette e gli Attacchi Backdoor nell'Apprendimento Federato Verticale. [pdf]

    • Yang Liu, Zhihao Yi, Yan Kang, Yuanqin He, Wenhan Liu, Tianyuan Zou, e Qiang Yang. AAAI, 2022.

Apprendimento per trasferimento

  • Apprendimento incrementale, minacce backdoor incrementali. [link]

    • Wenbo Jiang, Tianwei Zhang, Han Qiu, Hongwei Li e Guowen Xu. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2022.
  • Iniezione backdoor robusta con capacità di resistere al trasferimento di rete. [link]

    • Le Feng, Sheng Li, Zhenxing Qian e Xinpeng Zhang. Information Sciences, 2022.
  • Attacchi backdoor anti-distillazione: le backdoor possono davvero sopravvivere alla distillazione della conoscenza. [pdf]

    • Yunjie Ge, Qian Wang, Baolin Zheng, Xinlu Zhuang, Qi Li, Chao Shen e Cong Wang. ACM MM, 2021.
  • Attacchi backdoor con trigger nascosto. [pdf] [code]

    • Aniruddha Saha, Akshayvarun Subramanya e Hamed Pirsiavash. AAAI, 2020.
  • Attacchi di avvelenamento dei pesi su modelli pre-addestrati. [pdf] [code]

    • Keita Kurita, Paul Michel e Graham Neubig. ACL, 2020.
  • Attacchi backdoor contro l'apprendimento per trasferimento con modelli di deep learning pre-addestrati. [pdf]

    • Shuo Wang, Surya Nepal, Carsten Rudolph, Marthie Grobler, Shangyu Chen e Tianle Chen. IEEE Transactions on Services Computing, 2020.
  • Attacchi backdoor latenti su reti neurali profonde. [pdf]

    • Yuanshun Yao, Huiying Li, Haitao Zheng e Ben Y. Zhao. CCS, 2019.
  • Backdoor architetturali nelle reti neurali. [pdf]

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

Apprendimento per rinforzo

  • Difesa dimostrabile contro le politiche backdoor nell'apprendimento per rinforzo. [pdf] [code]

    • Shubham Kumar Bharti, Xuezhou Zhang, Adish Singla e Jerry Zhu. NeurIPS, 2022.
  • MARNet: attacchi backdoor contro l'apprendimento per rinforzo cooperativo multi-agente. [link]

    • Yanjiao Chen, Zhicong Zheng e Xueluan Gong. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2022.
  • BACKDOORL: attacco backdoor contro l'apprendimento per rinforzo competitivo. [pdf]

    • Lun Wang, Zaynah Javed, Xian Wu, Wenbo Guo, Xinyu Xing e Dawn Song. IJCAI, 2021.
  • Stop-and-Go: esplorazione degli attacchi backdoor sui sistemi di controllo della congestione del traffico basati sull'apprendimento per rinforzo profondo. [pdf]

    • Yue Wang, Esha Sarkar, Michail Maniatakos e Saif Eddin Jabari. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2021.
  • Agent Manipulator: attacchi strategici furtivi sull'apprendimento per rinforzo profondo. [link]

    • Jinyin Chen, Xueke Wang, Yan Zhang, Haibin Zheng, Shanqing Yu e Liang Bao. Applied Intelligence, 2022.
  • TrojDRL: valutazione degli attacchi backdoor sull'apprendimento per rinforzo profondo. [pdf] [code]

    • Panagiota Kiourti, Kacper Wardega, Susmit Jha e Wenchao Li. DAC, 2020.
  • Avvelenamento degli agenti di apprendimento per rinforzo profondo con trigger in-distribution. [pdf]

    • Chace Ashcraft e Kiran Karra. ICLR Workshop, 2021.
  • Un attacco backdoor basato su pattern temporali all'apprendimento per rinforzo profondo. [pdf]

Apprendimento semi-supervisionato e auto-supervisionato

  • Attacchi backdoor sull'apprendimento auto-supervisionato. [pdf] [code]

    • Aniruddha Saha, Ajinkya Tejankar, Soroush Abbasi Koohpayegani e Hamed Pirsiavash. CVPR, 2022.
  • Avvelenamento e backdoor nell'apprendimento contrastivo. [pdf]

    • Nicholas Carlini e Andreas Terzis. ICLR, 2022.
  • BadEncoder: attacchi backdoor agli encoder pre-addestrati nell'apprendimento auto-supervisionato. [pdf] [code]

    • Jinyuan Jia, Yupei Liu e Neil Zhenqiang Gong. IEEE S&P, 2022.
  • DeHiB: attacco backdoor nascosto profondo sull'apprendimento semi-supervisionato tramite perturbazione avversaria. [pdf]

    • Zhicong Yan, Gaolei Li, Yuan Tian, Jun Wu, Shenghong Li, Mingzhe Chen e H. Vincent Poor. AAAI, 2021.
  • Backdoor neurale profonda nell'apprendimento semi-supervisionato: minacce e contromisure. [link]

    • Zhicong Yan, Jun Wu, Gaolei Li, Shenghong Li e Mohsen Guizani. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2021.
  • Attacchi backdoor nella supply chain del masked image modeling. [pdf]

    • Xinyue Shen, Xinlei He, Zheng Li, Yun Shen, Michael Backes e Yang Zhang. arXiv, 2022.
  • Watermarking degli encoder pre-addestrati nell'apprendimento contrastivo. [pdf]

    • Yutong Wu, Han Qiu, Tianwei Zhang, Jiwei Li e Meikang Qiu. arXiv, 2022.

Quantizzazione

  • RIBAC: verso un attacco backdoor robusto e impercettibile contro DNN compatti. [pdf] [code]

    • Huy Phan, Cong Shi, Yi Xie, Tianfang Zhang, Zhuohang Li, Tianming Zhao, Jian Liu, Yan Wang, Yingying Chen e Bo Yuan. ECCV, 2022.
  • Qu-ANTI-zation: sfruttare gli artefatti della quantizzazione per ottenere risultati avversari. [pdf] [code]

    • Sanghyun Hong, Michael-Andrei Panaitescu-Liess, Yiğitcan Kaya e Tudor Dumitraş. NeurIPS, 2021.
  • Comprendere le minacce delle reti neurali quantizzate trojanizzate nelle supply chain dei modelli. [pdf]

    • Xudong Pan, Mi Zhang, Yifan Yan e Min Yang. ACSAC, 2021
  • Backdoor di quantizzazione nei modelli di deep learning. [pdf]

    • Hua Ma, Huming Qiu, Yansong Gao, Zhi Zhang, Alsharif Abuadbba, Anmin Fu, Said Al-Sarawi e Derek Abbott. arXiv, 2021.
  • Backdoor furtive come artefatti di compressione. [pdf]

    • Yulong Tian, Fnu Suya, Fengyuan Xu e David Evans. arXiv, 2021.

Elaborazione del linguaggio naturale

  • TrojText: inserimento invisibile di trojan testuali in fase di test. [pdf] [code]

    • Qian Lou, Yepeng Liu e Bo Feng. ICLR, 2023.
  • Difesa dagli attacchi backdoor nella generazione del linguaggio naturale. [link]

    • Xiaofei Sun, Xiaoya Li, Yuxian Meng, Xiang Ao, Lingjuan Lyu, Jiwei Li e Tianwei Zhang. AAAI, 2023.
  • Rimozione delle backdoor nei modelli pre-addestrati tramite pre-addestramento continuo regolarizzato. [pdf] [code]

    • Biru Zhu, Ganqu Cui, Yangyi Chen, Yujia Qin, Lifan Yuan, Chong Fu, Yangdong Deng, Zhiyuan Liu, Maosong Sun, Ming Gu. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 2023.
  • BadPrompt: attacchi backdoor sui prompt continui. [pdf] [code]

    • Xiangrui Cai, haidong xu, Sihan Xu, Ying Zhang e Xiaojie Yuan. NeurIPS, 2022.
  • Il moderate-fitting come difensore naturale dalle backdoor per i modelli linguistici pre-addestrati [pdf] [code]

    • Biru Zhu, Yujia Qin, Ganqu Cui, Yangyi Chen, Weilin Zhao, Chong Fu, Yangdong Deng, Zhiyuan Liu, Jingang Wang, Wei Wu, Maosong Sun e Ming Gu. NeurIPS, 2022.
  • Una valutazione unificata dell'apprendimento backdoor testuale: framework e benchmark. [pdf] [code]

    • Ganqu Cui, Lifan Yuan, Bingxiang He, Yangyi Chen, Zhiyuan Liu e Maosong Sun. NeurIPS, 2022.
  • Modelli linguistici di parte: rischi della propaganda-as-a-service e contromisure [pdf] [code]

Reti neurali a grafo

  • Attacco backdoor trasferibile sui grafi. [pdf]

    • Shuiqiao Yang, Bao Gia Doan, Paul Montague, Olivier De Vel, Tamas Abraham, Seyit Camtepe, Damith C. Ranasinghe, and Salil S. Kanhere. RAID, 2022.
  • Più è meglio (per lo più): sugli attacchi backdoor nelle reti neurali a grafo federate. [pdf]

    • Jing Xu, Rui Wang, Kaitai Liang, and Stjepan Picek. ACSAC, 2022.
  • Backdoor sui grafi. [pdf] [code]

    • Zhaohan Xi, Ren Pang, Shouling Ji, and Ting Wang. USENIX Security, 2021.
  • Attacchi backdoor alle reti neurali a grafo. [pdf]

    • Zaixi Zhang, Jinyuan Jia, Binghui Wang, and Neil Zhenqiang Gong. SACMAT, 2021.
  • Difesa dagli attacchi backdoor sulle reti neurali a grafo tramite spiegabilità. [pdf]

    • Bingchen Jiang and Zhao Li. arXiv, 2022.
  • Link-Backdoor: attacco backdoor sulla previsione dei link tramite iniezione di nodi. [pdf] [code]

    • Haibin Zheng, Haiyang Xiong, Haonan Ma, Guohan Huang, and Jinyin Chen. arXiv, 2022.
  • Attacchi backdoor basati sui nodi vicini sulle reti convoluzionali a grafo. [pdf]

    • Liang Chen, Qibiao Peng, Jintang Li, Yang Liu, Jiawei Chen, Yong Li, and Zibin Zheng. arXiv, 2022.
  • Dyn-Backdoor: attacco backdoor sulla previsione dinamica dei link. [pdf]

    • Jinyin Chen, Haiyang Xiong, Haibin Zheng, Jian Zhang, Guodong Jiang, and Yi Liu. arXiv, 2021.
  • Attacchi backdoor basati sulla spiegabilità contro le reti neurali a grafo. [pdf]

    • Jing Xu, Minhui, Xue, and Stjepan Picek. arXiv, 2021.

Nuvola di punti

  • Un attacco backdoor contro i classificatori di nuvole di punti 3D. [pdf] [code]

    • Zhen Xiang, David J. Miller, Siheng Chen, Xi Li, and George Kesidis. ICCV, 2021.
  • PointBA: verso attacchi backdoor nelle nuvole di punti 3D. [pdf]

    • Xinke Li, Zhiru Chen, Yue Zhao, Zekun Tong, Yabang Zhao, Andrew Lim, and Joey Tianyi Zhou. ICCV, 2021.
  • Attacco backdoor impercettibile e robusto nelle nuvole di punti 3D. [pdf]

    • Kuofeng Gao, Jiawang Bai, Baoyuan Wu, Mengxi Ya, and Shu-Tao Xia. arXiv, 2022.
  • Rilevamento di attacchi backdoor contro i classificatori di nuvole di punti. [pdf]

    • Zhen Xiang, David J. Miller, Siheng Chen, Xi Li, and George Kesidis. arXiv, 2021.
  • Avvelenamento di MorphNet per attacchi backdoor clean-label alle nuvole di punti. [pdf]

    • Guiyu Tian, Wenhao Jiang, Wei Liu, and Yadong Mu. arXiv, 2021.

Elaborazione dei segnali acustici

  • Verso attacchi backdoor furtivi contro il riconoscimento vocale tramite elementi del suono. [pdf] [code]

    • Hanbo Cai, Pengcheng Zhang, Hai Dong, Yan Xiao, Stefanos Koffas, Yiming Li. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2024.
  • Violare il riconoscimento del parlante con Paddingback. [link]

    • Zhe Ye, Diqun Yan, Li Dong, Kailai Shen. ICASSP, 2024.
  • Attacco backdoor inaudibile tramite iniezione furtiva di trigger di frequenza nello spettrogramma audio. [link]

    • Tianfang Zhang, Huy Phan, Zijie Tang, Cong Shi, Yan Wang, Bo Yuan, Yingying Chen. ACM MobiCom, 2024.
  • SilentTrig: un attacco backdoor impercettibile contro l'identificazione del parlante con trigger nascosti. [link]

    • Yu Tang, Lijuan Sun, Xiaolong Xu. Pattern Recognition Letters, 2024.
  • Il diavolo nella stanza: innescare backdoor audio nel mondo fisico. [pdf]

    • Meng Chen, Xiangyu Xu, Li Lu, Zhongjie Ba, Feng Lin, and Kui Ren. USENIX, 2023.
  • Il manipolatore silenzioso: un attacco backdoor pratico e inaudibile contro i sistemi di riconoscimento vocale. [link]

    • Zhicong Zheng, Xinfeng Li, Chen Yan, Xiaoyu Ji, Wenyuan Xu. ACM MM, 2023.
  • Con stile: backdoor audio tramite trasformazioni stilistiche. [pdf]

    • Stefanos Koffas, Luca Pajola, Stjepan Picek, and Mauro Conti. ICASSP, 2023.
  • VenoMave: avvelenamento mirato contro il riconoscimento vocale. [pdf]

    • Hojjat Aghakhani, Lea Schönherr, Thorsten Eisenhofer, Dorothea Kolossa, Thorsten Holz, Christopher Kruegel, Giovanni Vigna. , 2023.

Scienze mediche

  • FIBA: attacco backdoor basato su iniezione di frequenza nell'analisi di immagini mediche. [pdf]

    • Yu Feng, Benteng Ma, Jing Zhang, Shanshan Zhao, Yong Xia, and Dacheng Tao. CVPR, 2022.
  • Sfruttare i pattern di valori mancanti per un attacco backdoor sui modelli di machine learning delle cartelle cliniche elettroniche: studio di sviluppo e validazione. [link]

    • Byunggill Joe, Yonghyeon Park, Jihun Hamm, Insik Shin, and Jiyeon Lee. JMIR Medical Informatics, 2022.
  • Il machine learning con le cartelle cliniche elettroniche è vulnerabile agli attacchi backdoor con trigger. [pdf]

    • Byunggill Joe, Akshay Mehra, Insik Shin, and Jihun Hamm. AAAI Workshop, 2021.
  • La spiegabilità conta: attacchi backdoor sull'imaging medico. [pdf]

    • Munachiso Nwadike, Takumi Miyawaki, Esha Sarkar, Michail Maniatakos, and Farah Shamout. AAAI Workshop, 2021.
  • TRAPDOOR: riutilizzare le backdoor per rilevare il bias del dataset nell'analisi genomica basata su machine learning. [pdf]

    • Esha Sarkar and Michail Maniatakos. arXiv, 2021.

Vision Transformer

  • Stai catturando la mia attenzione: i Vision Transformer sono cattivi apprendenti sotto attacchi backdoor? [pdf]

    • Zenghui Yuan, Pan Zhou, Kai Zou, and Yu Cheng. CVPR, 2023.
  • TrojViT: inserimento di trojan nei Vision Transformer. [pdf]

    • Mengxin Zheng, Qian Lou, and Lei Jiang. CVPR, 2023.
  • Difesa dagli attacchi backdoor sui Vision Transformer tramite elaborazione delle patch. [link]

    • Khoa D. Doan, Yingjie Lao, Peng Yang, and Ping Li. AAAI, 2023.
  • Attacchi backdoor sui Vision Transformer. [pdf] [code]

    • Akshayvarun Subramanya, Aniruddha Saha, Soroush Abbasi Koohpayegani, Ajinkya Tejankar, and Hamed Pirsiavash. arXiv, 2022.
  • TrojViT: inserimento di trojan nei Vision Transformer. [pdf]

    • Mengxin Zheng, Qian Lou, and Lei Jiang. arXiv, 2022.
  • Dirottamento dell'attenzione nei transformer trojan. [pdf]

    • Weimin Lyu, Songzhu Zheng, Tengfei Ma, Haibin Ling, and Chao Chen. arXiv, 2022.
  • DBIA: attacco di iniezione backdoor senza dati contro le reti transformer. [pdf] [code]

    • Peizhuo Lv, Hualong Ma, Jiachen Zhou, Ruigang Liang, Kai Chen, Shengzhi Zhang, and Yunfei Yang. arXiv, 2021.

Modello di diffusione

  • Come iniettare backdoor nei modelli di diffusione? [pdf] [code]

    • Sheng-Yen Chou, Pin-Yu Chen, and Tsung-Yi Ho. CVPR, 2023.
  • TrojDiff: attacchi trojan sui modelli di diffusione con obiettivi diversi. [pdf] [code]

    • Weixin Chen, Dawn Song, and Bo Li. CVPR, 2023.

Cybersicurezza

  • VulnerGAN: un attacco backdoor tramite amplificazione delle vulnerabilità contro i sistemi di rilevamento delle intrusioni di rete basati su machine learning. [link] [code]

    • Guangrui Liu, Weizhe Zhang, Xinjie Li, Kaisheng Fan, and Shui Yu. Information Sciences, 2022.
  • Attacchi di avvelenamento backdoor guidati dalla spiegazione contro i classificatori di malware. [pdf]

    • Giorgio Severi, Jim Meyer, Scott Coull, and Alina Oprea. USENIX Security, 2021.
  • Attacco backdoor sui rilevatori di malware Android basati su machine learning. [link]

    • Chaoran Li, Xiao Chen, Derui Wang, Sheng Wen, Muhammad Ejaz Ahmed, Seyit Camtepe, and Yang Xiang. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2021.
  • Jigsaw Puzzle: attacco backdoor selettivo per sovvertire i classificatori di malware. [pdf]

    • Limin Yang, Zhi Chen, Jacopo Cortellazzi, Feargus Pendlebury, Kevin Tu, Fabio Pierazzi, Lorenzo Cavallaro, and Gang Wang. arXiv, 2022.

Rilevamento e tracciamento

  • Backdoor a immagini pulite: attaccare modelli multi-etichetta con sole etichette avvelenate. [pdf] [code]

    • Kangjie Chen, Xiaoxuan Lou, Guowen Xu, Jiwei Li, and Tianwei Zhang. ICLR, 2023.
  • Attacco backdoor non mirato contro il rilevamento di oggetti. [pdf] [code]

    • Chengxiao Luo, Yiming Li, Yong Jiang, and Shu-Tao Xia. ICASSP, 2023.
  • Attacchi backdoor few-shot sul tracciamento visivo di oggetti. [pdf] [code]

    • Yiming Li, Haoxiang Zhong, Xingjun Ma, Yong Jiang, and Shu-Tao Xia. ICLR, 2022.
  • BadDet: attacchi backdoor sul rilevamento di oggetti. [pdf]

    • Shih-Han Chan, Yinpeng Dong, Jun Zhu, Xiaolu Zhang, and Jun Zhou. ECCV Workshop, 2022.
  • Attaccare allineando: attacchi backdoor clean-label sul rilevamento di oggetti. [pdf]

    • Yize Cheng, Wenbin Hu, Minhao Cheng. arXiv, 2023.
  • Attacchi backdoor invisibili basati su maschere sul rilevamento di oggetti. [pdf]

    • Jeongjin Shin. arXiv, 2024.
  • TAT: attacchi backdoor mirati contro il tracciamento visivo di oggetti. [link] [code]

    • Ziyi Cheng, Baoyuan Wu, Zhenya Zhang, and Jianjun Zhao. Pattern Recognition, 2023.

Altri

  • Il lato oscuro dell'AutoML: verso la ricerca di backdoor architetturali. [pdf] [code]

    • Ren Pang, Changjiang Li, Zhaohan Xi, Shouling Ji, and Ting Wang. ICLR, 2023.
  • Attacchi backdoor contro la compressione profonda delle immagini tramite trigger di frequenza adattivo. [pdf] Yi Yu, Yufei Wang, Wenhan Yang, Shijian Lu, Yap-Peng Tan, and Alex C. Kot. CVPR, 2023.

  • Il lato oscuro delle reti neurali a routing dinamico: verso l'iniezione di backdoor per l'efficienza. [pdf]

    • Simin Chen, Hanlin Chen, Mirazul Haque, Cong Liu, and Wei Yang. CVPR, 2023.
  • Attacchi backdoor sul conteggio della folla. [pdf]

    • Yuhua Sun, Tailai Zhang, Xingjun Ma, Pan Zhou, Jian Lou, Zichuan Xu, Xing Di, Yu Cheng, and Lichao Sun. ACM MM, 2022.
  • Attacchi backdoor sul sistema di interpretazione delle DNN. [pdf]

    • Shihong Fang and Anna Choromanska. AAAI, 2022.
  • Il diavolo è nella GAN: difendere i modelli generativi profondi dagli attacchi backdoor. [pdf] [code] [demo]

    • Ambrish Rawat, Killian Levacher, and Mathieu Sinn. ESORICS, 2022.
  • Attacco backdoor orientato agli oggetti contro la didascalia automatica delle immagini. [link]

    • Meiling Li, Nan Zhong, Xinpeng Zhang, Zhenxing Qian, and Sheng Li. ICASSP, 2022.
  • Quando un attacco backdoor ha successo nella ricostruzione delle immagini? Uno studio su euristiche vs. soluzione bi-livello.

Valutazione e discussione

  • Distillare i pattern backdoor cognitivi all'interno di un'immagine. [pdf] [code]

    • Hanxun Huang, Xingjun Ma, Sarah Monazam Erfani, e James Bailey. ICLR, 2023.
  • Trovare backdoor fisiche che si verificano naturalmente nei dataset di immagini. [pdf] [code]

    • Emily Wenger, Roma Bhattacharjee, Arjun Nitin Bhagoji, Josephine Passananti, Emilio Andere, Heather Zheng, e Ben Zhao. NeurIPS, 2022.
  • BackdoorBox: una toolbox Python per l'apprendimento backdoor. [pdf] [code]

    • Yiming Li, Mengxi Ya, Yang Bai, Yong Jiang, Shu-Tao Xia. ICLR Workshop, 2023.
  • TROJANZOO: tutto ciò che hai sempre voluto sapere sulle backdoor neurali (ma che avevi paura di chiedere). [pdf] [code]

    • Ren Pang, Zheng Zhang, Xiangshan Gao, Zhaohan Xi, Shouling Ji, Peng Cheng, e Ting Wang. EuroS&P, 2022.
  • Una valutazione unificata dell'apprendimento backdoor testuale: framework e benchmark. [pdf] [code]

    • Ganqu Cui, Lifan Yuan, Bingxiang He, Yangyi Chen, Zhiyuan Liu, e Maosong Sun. NeurIPS, 2022.
  • BackdoorBench: un benchmark completo per l'apprendimento backdoor. [pdf] [code] [website]

    • Baoyuan Wu, Hongrui Chen, Mingda Zhang, Zihao Zhu, Shaokui Wei, Danni Yuan, Chao Shen, e Hongyuan Zha. NeurIPS, 2022.

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Scarica lo strumento
  • Altri
  • Valutazione e discussione
  • Attacco backdoor per scopi positivi
  • Competizione
  • [pdf]
    • Baochen Yan, Jiahe Lan, and Zheng Yan. arXiv, 2023.
  • A Survey of Neural Trojan Attacks and Defenses in Deep Learning. [pdf]

    • Jie Wang, Ghulam Mubashar Hassan, and Naveed Akhtar. arXiv, 2022.
  • Threats to Pre-trained Language Models: Survey and Taxonomy. [pdf]

    • Shangwei Guo, Chunlong Xie, Jiwei Li, Lingjuan Lyu, and Tianwei Zhang. arXiv, 2022.
  • An Overview of Backdoor Attacks Against Deep Neural Networks and Possible Defences. [pdf]

    • Wei Guo, Benedetta Tondi, and Mauro Barni. arXiv, 2021.
  • Deep Learning Backdoors. [pdf]

    • Shaofeng Li, Shiqing Ma, Minhui Xue, and Benjamin Zi Hao Zhao. arXiv, 2020.
  • Tesi magistrale presso King Abdullah University of Science and Technology
  • Backdoor Attacks in Neural Networks. [link]

    • Stefanos Koffas. Tesi magistrale presso Delft University of Technology, 2021.
  • Backdoor Defenses. [pdf]

    • Andrea Milakovic. Tesi magistrale presso Technischen Universität Wien, 2021.
  • Geometric Properties of Backdoored Neural Networks. [pdf]

    • Dominic Carrano. Tesi magistrale presso University of California at Berkeley, 2021.
  • Detecting Backdoored Neural Networks with Structured Adversarial Attacks. [pdf]

    • Charles Yang. Tesi magistrale presso University of California at Berkeley, 2021.
  • Backdoor Attacks Against Deep Learning Systems in the Physical World. [pdf]

    • Emily Willson. Tesi magistrale presso University of Chicago, 2020.
    • Nan Zhong, Zhenxing Qian, and Xinpeng Zhang. IJCAI, 2022.
  • Stealthy Backdoor Attack with Adversarial Training. [link]

    • Le Feng, Sheng Li, Zhenxing Qian, and Xinpeng Zhang. ICASSP, 2022.
  • Invisible and Efficient Backdoor Attacks for Compressed Deep Neural Networks. [link]

    • Huy Phan, Yi Xie, Jian Liu, Yingying Chen, and Bo Yuan. ICASSP, 2022.
  • Dynamic Backdoors with Global Average Pooling. [pdf]

    • Stefanos Koffas, Stjepan Picek, and Mauro Conti. AICAS, 2022.
  • Poison Ink: Robust and Invisible Backdoor Attack. [pdf]

    • Jie Zhang, Dongdong Chen, Qidong Huang, Jing Liao, Weiming Zhang, Huamin Feng, Gang Hua, and Nenghai Yu. IEEE Transactions on Image Processing, 2022.
  • Enhancing Backdoor Attacks with Multi-Level MMD Regularization. [link]

    • Pengfei Xia, Hongjing Niu, Ziqiang Li, and Bin Li. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2022.
  • PTB: Robust Physical Backdoor Attacks against Deep Neural Networks in Real World. [link]

    • Mingfu Xue, Can He, Yinghao Wu, Shichang Sun, Yushu Zhang, Jian Wang, and Weiqiang Liu. Computers & Security, 2022.
  • IBAttack: Being Cautious about Data Labels. [link]

    • Akshay Agarwal, Richa Singh, Mayank Vatsa, and Nalini Ratha. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2022.
  • BlindNet Backdoor: Attack on Deep Neural Network using Blind Watermark. [link]

    • Hyun Kwon and Yongchul Kim. Multimedia Tools and Applications, 2022.
  • Natural Backdoor Attacks on Deep Neural Networks via Raindrops. [link]

    • Feng Zhao, Li Zhou, Qi Zhong, Rushi Lan, and Leo Yu Zhang. Security and Communication Networks, 2022.
  • Dispersed Pixel Perturbation-based Imperceptible Backdoor Trigger for Image Classifier Models. [pdf]

    • Yulong Wang, Minghui Zhao, Shenghong Li, Xin Yuan, and Wei Ni. arXiv, 2022.
  • FRIB: Low-poisoning Rate Invisible Backdoor Attack based on Feature Repair. [pdf]

    • Hui Xia, Xiugui Yang, Xiangyun Qian, and Rui Zhang. arXiv, 2022.
  • Augmentation Backdoors. [pdf] [code]

    • Joseph Rance, Yiren Zhao, Ilia Shumailov, and Robert Mullins. arXiv, 2022.
  • Just Rotate it: Deploying Backdoor Attacks via Rotation Transformation. [pdf]

    • Tong Wu, Tianhao Wang, Vikash Sehwag, Saeed Mahloujifar, and Prateek Mittal. arXiv, 2022.
  • Natural Backdoor Datasets. [pdf]

    • Emily Wenger, Roma Bhattacharjee, Arjun Nitin Bhagoji, Josephine Passananti, Emilio Andere, Haitao Zheng, and Ben Y. Zhao. arXiv, 2022.
  • Enhancing Clean Label Backdoor Attack with Two-phase Specific Triggers. [pdf]

    • Nan Luo, Yuanzhang Li, Yajie Wang, Shangbo Wu, Yu-an Tan, and Quanxin Zhang. arXiv, 2022.
  • Circumventing Backdoor Defenses That Are Based on Latent Separability. [pdf] [code]

    • Xiangyu Qi, Tinghao Xie, Saeed Mahloujifar, and Prateek Mittal. arXiv, 2022.
  • Narcissus: A Practical Clean-Label Backdoor Attack with Limited Information. [pdf]

    • Yi Zeng, Minzhou Pan, Hoang Anh Just, Lingjuan Lyu, Meikang Qiu, and Ruoxi Jia. arXiv, 2022.
  • CASSOCK: Viable Backdoor Attacks against DNN in The Wall of Source-Specific Backdoor Defences. [pdf]

    • Shang Wang, Yansong Gao, Anmin Fu, Zhi Zhang, Yuqing Zhang, and Willy Susilo. arXiv, 2022.
  • Trojan Horse Training for Breaking Defenses against Backdoor Attacks in Deep Learning. [pdf]

    • Arezoo Rajabi, Bhaskar Ramasubramanian, and Radha Poovendran. arXiv, 2022.
  • Label-Smoothed Backdoor Attack. [pdf]

    • Minlong Peng, Zidi Xiong, Mingming Sun, and Ping Li. arXiv, 2022.
  • Imperceptible and Multi-channel Backdoor Attack against Deep Neural Networks. [pdf]

    • Mingfu Xue, Shifeng Ni, Yinghao Wu, Yushu Zhang, Jian Wang, and Weiqiang Liu. arXiv, 2022.
  • Compression-Resistant Backdoor Attack against Deep Neural Networks. [pdf]

    • Mingfu Xue, Xin Wang, Shichang Sun, Yushu Zhang, Jian Wang, and Weiqiang Liu. arXiv, 2022.
    • Tuan Anh Nguyen, and Anh Tuan Tran. ICLR, 2021.
  • AdvDoor: Adversarial Backdoor Attack of Deep Learning System. [pdf] [code]

    • Quan Zhang, Yifeng Ding, Yongqiang Tian, Jianmin Guo, Min Yuan, and Yu Jiang. ISSTA, 2021.
  • Invisible Poison: A Blackbox Clean Label Backdoor Attack to Deep Neural Networks. [pdf]

    • Rui Ning, Jiang Li, ChunSheng Xin, and Hongyi Wu. INFOCOM, 2021.
  • Backdoor Attack in the Physical World. [pdf] [extension]

    • Yiming Li, Tongqing Zhai, Yong Jiang, Zhifeng Li, and Shu-Tao Xia. ICLR Workshop, 2021.
  • Defense-Resistant Backdoor Attacks against Deep Neural Networks in Outsourced Cloud Environment. [Link]

    • Xueluan Gong, Yanjiao Chen, Qian Wang, Huayang Huang, Lingshuo Meng, Chao Shen, and Qian Zhang. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2021.- Una backdoor master key per l'attacco di impersonificazione universale contro la verifica facciale basata su DNN. [link]
    • WeiGuo, Benedetta Tondi e Mauro Barni. Pattern Recognition Letters, 2021.
  • Backdoor nascoste nelle caratteristiche facciali: un nuovo attacco backdoor invisibile contro i sistemi di riconoscimento facciale. [link]

    • Mingfu Xue, Can He, Jian Wang e Weiqiang Liu. Peer-to-Peer Networking and Applications, 2021.
  • Uso del rumore procedurale per realizzare un attacco backdoor. [link] [code]

    • Xuan Chen, Yuena Ma e Shiwei Lu. IEEE Access, 2021.
  • Un attacco backdoor multi-target su reti neurali profonde con trigger a posizione casuale. [link]

    • Xiao Yu, Cong Liu, Mingwen Zheng, Yajie Wang, Xinrui Liu, Shuxiao Song, Yuexuan Ma e Jun Zheng. International Journal of Intelligent Systems, 2021.
  • Simtrojan: attacco backdoor furtivo. [link]

    • Yankun Ren, Longfei Li e Jun Zhou. ICIP, 2021.
  • Un metodo di riduzione della differenza statistica per sfuggire alla rilevazione delle backdoor. [pdf]

    • Pengfei Xia, Hongjing Niu, Ziqiang Li e Bin Li. arXiv, 2021.
  • Attacco backdoor tramite dominio delle frequenze. [pdf]

    • Tong Wang, Yuan Yao, Feng Xu, Shengwei An e Ting Wang. arXiv, 2021.
  • Controlla l'altra porta! Stabilire attacchi backdoor nel dominio delle frequenze. [pdf]

    • Hasan Abed Al Kader Hammoud e Bernard Ghanem. arXiv, 2021.
  • Sleeper Agent: backdoor con trigger nascosti e scalabili per reti neurali addestrate da zero. [pdf] [code]

    • Hossein Souri, Micah Goldblum, Liam Fowl, Rama Chellappa e Tom Goldstein. arXiv, 2021.
  • RABA: un robusto attacco backdoor avatar su reti neurali profonde. [pdf]

    • Ying He, Zhili Shen, Chang Xia, Jingyu Hua, Wei Tong e Sheng Zhong. arXiv, 2021.
  • Attacchi backdoor robusti contro le reti neurali profonde nel mondo fisico reale. [pdf]

    • Mingfu Xue, Can He, Shichang Sun, Jian Wang e Weiqiang Liu. arXiv, 2021.
    • Robby Costales, Chengzhi Mao, Raphael Norwitz, Bryan Kim e Junfeng Yang. CVPR Workshop, 2020.
  • Iniezione di backdoor e avvelenamento di reti neurali tramite attacchi di image scaling. [pdf]

    • Erwin Quiring e Konrad Rieck. IEEE S&P Workshop, 2020.
  • One-to-N e N-to-One: due attacchi backdoor avanzati contro modelli di deep learning. [pdf]

    • Mingfu Xue, Can He, Jian Wang e Weiqiang Liu. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2020.
  • Attacchi backdoor invisibili su reti neurali profonde tramite steganografia e regolarizzazione. [pdf] [arXiv Version (2019)]

    • Shaofeng Li, Minhui Xue, Benjamin Zi Hao Zhao, Haojin Zhu e Xinpeng Zhang. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2020.
  • HaS-Nets: un meccanismo di guarigione e selezione per difendere le DNN dagli attacchi backdoor in scenari di raccolta dati. [pdf]

    • Hassan Ali, Surya Nepal, Salil S. Kanhere e Sanjay Jha. arXiv, 2020.
  • FaceHack: attivazione di sistemi di riconoscimento facciale backdoorati tramite caratteristiche facciali. [pdf]

    • Esha Sarkar, Hadjer Benkraouda e Michail Maniatakos. arXiv, 2020.
  • La luce può hackerare il tuo volto! Attacco backdoor black-box sui sistemi di riconoscimento facciale. [pdf]

    • Haoliang Li, Yufei Wang, Xiaofei Xie, Yang Liu, Shiqi Wang, Renjie Wan, Lap-Pui Chau e Alex C. Kot. arXiv, 2020.
  • TrojanNet: incorporare modelli trojan nascosti in reti neurali. [pdf]

    • Chuan Guo, Ruihan Wu e Kilian Q. Weinberger. arXiv, 2020.
  • Iniezione di backdoor in reti neurali convoluzionali tramite perturbazioni mirate dei pesi. [pdf]

    • Jacob Dumford e Walter Scheirer. arXiv, 2018.
  • BadRes: rivelare le backdoor tramite connessioni residue. [pdf]

    • Mingrui He, Tianyu Chen, Haoyi Zhou, Shanghang Zhang e Jianxin Li. arXiv, 2022.
  • Backdoor architetturali nelle reti neurali. [pdf]

    • Mikel Bober-Irizar, Ilia Shumailov, Yiren Zhao, Robert Mullins e Nicolas Papernot. arXiv, 2022.
  • Inserire backdoor non rilevabili nei modelli di machine learning. [pdf]

    • Shafi Goldwasser, Michael P. Kim, Vinod Vaikuntanathan e Or Zamir. arXiv, 2022.
  • Difesa guidata dall'interpretabilità contro gli attacchi backdoor alle reti neurali profonde. [link]

    • Wei Jiang, Xiangyu Wen, Jinyu Zhan, Xupeng Wang e Ziwei Song. IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, 2021.
  • Boundary augment: un metodo di data augmentation per difendersi dagli attacchi poison. [link]

    • Xuan Chen, Yuena Ma, Shiwei Lu e Yu Yao. IET Image Processing, 2021.
  • Colmare la connettività tra modalità nei paesaggi di loss e robustezza avversaria. [pdf] [code]

    • Pu Zhao, Pin-Yu Chen, Payel Das, Karthikeyan Natesan Ramamurthy e Xue Lin. ICLR, 2020.
  • Fine-Pruning: difendersi dagli attacchi di backdooring sulle reti neurali profonde. [pdf] [code]

    • Kang Liu, Brendan Dolan-Gavitt e Siddharth Garg. RAID, 2018.
  • Trojan neurali. [pdf]

    • Yuntao Liu, Yang Xie e Ankur Srivastava. ICCD, 2017.
  • Adattamento al test-time dei blocchi residui contro attacchi di poisoning e backdoor. [pdf]

    • Arnav Gudibande, Xinyun Chen, Yang Bai, Jason Xiong e Dawn Song. CVPR Workshop, 2022.
  • Disabilitare le backdoor e identificare i dati poison utilizzando la knowledge distillation negli attacchi backdoor su reti neurali profonde. [pdf]

    • Kota Yoshida e Takeshi Fujino. CCS Workshop, 2020.
  • Difendersi dagli attacchi backdoor sulle reti neurali profonde. [pdf]

    • Hao Cheng, Kaidi Xu, Sijia Liu, Pin-Yu Chen, Pu Zhao e Xue Lin. KDD Workshop, 2019.
  • Difesa dagli attacchi backdoor tramite identificazione e purificazione dei neuroni dannosi. [pdf]

    • Mingyuan Fan, Yang Liu, Cen Chen, Ximeng Liu e Wenzhong Guo. arXiv, 2022.
  • Trasformare una maledizione in una benedizione: abilitare difese senza dati puliti tramite model inversion. [pdf]

    • Si Chen, Yi Zeng, Won Park e Ruoxi Jia. arXiv, 2022.
  • Fine-tuning avversario per la difesa dalle backdoor: collegare gli esempi avversari ai campioni attivati da trigger. [pdf]

    • Bingxu Mu, Le Wang e Zhenxing Niu. arXiv, 2022.
  • Riciclaggio delle reti neurali: rimuovere i watermark backdoor black-box dalle reti neurali profonde. [pdf]

    • William Aiken, Hyoungshick Kim e Simon Woo. arXiv, 2020.
  • HaS-Nets: un meccanismo di guarigione e selezione per difendere le DNN dagli attacchi backdoor in scenari di raccolta dati. [pdf]

    • Hassan Ali, Surya Nepal, Salil S. Kanhere e Sanjay Jha. arXiv, 2020.
  • Shuwen Chai e Jinghui Chen. NeurIPS, 2022.
  • AEVA: rilevamento black-box di backdoor tramite analisi avversaria dei valori estremi. [pdf] [codice]

    • Junfeng Guo, Ang Li, e Cong Liu. ICLR, 2022.
  • Caccia al trigger con prior topologico per il rilevamento di Trojan. [pdf] [codice]

    • Xiaoling Hu, Xiao Lin, Michael Cogswell, Yi Yao, Susmit Jha, e Chao Chen. ICLR, 2022.
  • Difesa dalle backdoor con machine unlearning. [pdf]

    • Yang Liu, Mingyuan Fan, Cen Chen, Ximeng Liu, Zhuo Ma, Li Wang, e Jianfeng Ma. INFOCOM, 2022.
  • Rilevamento black-box degli attacchi backdoor con informazioni e dati limitati. [pdf]

    • Yinpeng Dong, Xiao Yang, Zhijie Deng, Tianyu Pang, Zihao Xiao, Hang Su, e Jun Zhu. ICCV, 2021.
  • Scansione delle backdoor per reti neurali profonde tramite ottimizzazione K-Arm. [pdf] [codice]

    • Guangyu Shen, Yingqi Liu, Guanhong Tao, Shengwei An, Qiuling Xu, Siyuan Cheng, Shiqing Ma, e Xiangyu Zhang. ICML, 2021.
  • Verso l'ispezione e l'eliminazione delle backdoor trojan nelle reti neurali profonde. [pdf] [versione precedente] [codice]

    • Wenbo Guo, Lun Wang, Xinyu Xing, Min Du, e Dawn Song. ICDM, 2020.
  • GangSweep: spazzare via le backdoor neurali con le GAN. [pdf]

    • Liuwan Zhu, Rui Ning, Cong Wang, Chunsheng Xin, e Hongyi Wu. ACM MM, 2020.
  • Rilevamento di backdoor in classificatori addestrati senza accesso al set di addestramento. [pdf]

    • Z Xiang, DJ Miller, e G Kesidis. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2020.
  • Neural Cleanse: identificare e mitigare gli attacchi backdoor nelle reti neurali. [pdf] [codice]

    • Bolun Wang, Yuanshun Yao, Shawn Shan, Huiying Li, Bimal Viswanath, Haitao Zheng, Ben Y. Zhao. IEEE S&P, 2019.
  • Difendere le backdoor neurali tramite la modellazione generativa delle distribuzioni. [pdf] [codice]

    • Ximing Qiao, Yukun Yang, e Hai Li. NeurIPS, 2019.
  • DeepInspect: un framework black-box per il rilevamento e la mitigazione di Trojan nelle reti neurali profonde. [pdf]

    • Huili Chen, Cheng Fu, Jishen Zhao, e Farinaz Koushanfar. IJCAI, 2019.
  • Identificazione di trigger fisicamente realizzabili per reti di riconoscimento facciale con backdoor. [link]

    • Ankita Raj, Ambar Pal, e Chetan Arora. ICIP, 2021.
  • Rivelare backdoor percettibili nelle DNN senza il set di addestramento tramite la statistica della frazione massima ottenibile di errori di classificazione. [pdf]

    • Zhen Xiang, David J. Miller, Hang Wang, e George Kesidis. MLSP, 2020.
  • Generazione adattiva di perturbazioni per il rilevamento di backdoor multiple. [pdf]

    • Yuhang Wang, Huafeng Shi, Rui Min, Ruijia Wu, Siyuan Liang, Yichao Wu, Ding Liang, e Aishan Liu. arXiv, 2022.
  • La confidenza conta: ispezionare le backdoor nelle reti neurali profonde tramite il trasferimento di distribuzione. [pdf]

    • Tong Wang, Yuan Yao, Feng Xu, Miao Xu, Shengwei An, e Ting Wang. arXiv, 2022.
  • Difesa contro attacchi trojan multi-target. [pdf]

    • Haripriya Harikumar, Santu Rana, Kien Do, Sunil Gupta, Wei Zong, Willy Susilo, e Svetha Venkastesh. arXiv, 2022.
  • Apprendimento contrastivo del modello per la difesa dalle backdoor. [pdf]

    • Zhihao Yue, Jun Xia, Zhiwei Ling, Ting Wang, Xian Wei, e Mingsong Chen. arXiv, 2022.
  • CatchBackdoor: test delle backdoor tramite identificazione critica dei percorsi neurali trojan mediante fuzzing differenziale. [pdf]

    • Haibo Jin, Ruoxi Chen, Jinyin Chen, Yao Cheng, Chong Fu, Ting Wang, Yue Yu, e Zhaoyan Ming. arXiv, 2021.
  • Rilevare e rimuovere i watermark nelle reti neurali profonde tramite reti generative avversarie. [pdf]

    • Haoqi Wang, Mingfu Xue, Shichang Sun, Yushu Zhang, Jian Wang, e Weiqiang Liu. arXiv, 2021.
  • TAD: rilevamento black-box di Trojan per l'IA basato sull'approssimazione del trigger. [pdf]

    • Xinqiao Zhang, Huili Chen, e Farinaz Koushanfar. arXiv, 2021.
  • Rilevamento scalabile di backdoor nelle reti neurali. [pdf]

    • Haripriya Harikumar, Vuong Le, Santu Rana, Sourangshu Bhattacharya, Sunil Gupta, e Svetha Venkatesh. arXiv, 2020.
  • NNoculation: trattamento ad ampio spettro e mirato di DNN con backdoor. [pdf] [codice]

    • Akshaj Kumar Veldanda, Kang Liu, Benjamin Tan, Prashanth Krishnamurthy, Farshad Khorrami, Ramesh Karri, Brendan Dolan-Gavitt, e Siddharth Garg. arXiv, 2020.
  • [pdf]
    • Yinpeng Dong, Xiao Yang, Zhijie Deng, Tianyu Pang, Zihao Xiao, Hang Su, e Jun Zhu. ICCV, 2021.
  • Universal Litmus Patterns: rivelare gli attacchi backdoor nelle CNN. [pdf] [codice]

    • Soheil Kolouri, Aniruddha Saha, Hamed Pirsiavash, e Heiko Hoffmann. CVPR, 2020.
  • Firma a un pixel: caratterizzazione dei modelli CNN per il rilevamento di backdoor. [pdf]

    • Shanjiaoyang Huang, Weiqi Peng, Zhiwei Jia, e Zhuowen Tu. ECCV, 2020.
  • Rilevamento pratico di reti neurali trojan: casi con dati limitati e senza dati. [pdf] [codice]

    • Ren Wang, Gaoyuan Zhang, Sijia Liu, Pin-Yu Chen, Jinjun Xiong, e Meng Wang. ECCV, 2020.
  • Rilevamento di attacchi backdoor tramite differenza di classe nelle reti neurali profonde. [pdf]

    • Hyun Kwon. IEEE Access, 2020.
  • Approccio basato sul pruning baseline per il rilevamento di trojan nelle reti neurali. [pdf]

    • Peter Bajcsy e Michael Majurski. ICLR Workshop, 2021.
  • Rilevamento universale post-addestramento di backdoor. [pdf]

    • Hang Wang, Zhen Xiang, David J. Miller, e George Kesidis. arXiv, 2022.
  • Firme trojan nei pesi delle DNN. [pdf]

    • Greg Fields, Mohammad Samragh, Mojan Javaheripi, Farinaz Koushanfar, e Tara Javidi. arXiv, 2021.
  • EX-RAY: distinguere le backdoor iniettate dalle feature naturali nelle reti neurali esaminando la simmetria differenziale delle feature. [pdf]

    • Yingqi Liu, Guangyu Shen, Guanhong Tao, Zhenting Wang, Shiqing Ma, e Xiangyu Zhang. arXiv, 2021.
  • TOP: rilevamento di backdoor nelle reti neurali tramite trasferibilità della perturbazione. [pdf]

    • Todd Huster e Emmanuel Ekwedike. arXiv, 2021.
  • Rilevare DNN trojanizzate tramite attribuzioni controfattuali. [pdf]

    • Karan Sikka, Indranil Sur, Susmit Jha, Anirban Roy, e Ajay Divakaran. arXiv, 2021.
  • Anche gli esempi avversari sono utili! [pdf] [codice]

    • XBorji A. arXiv, 2020.
  • Cassandra: rilevare reti trojanizzate da perturbazioni avversarie. [pdf]

    • Xiaoyu Zhang, Ajmal Mian, Rohit Gupta, Nazanin Rahnavard, e Mubarak Shah. arXiv, 2020.
  • Odyssey: creazione, analisi e rilevamento di modelli trojan. [pdf] [dataset]

    • Marzieh Edraki, Nazmul Karim, Nazanin Rahnavard, Ajmal Mian, e Mubarak Shah. arXiv, 2020.
  • Analisi della risposta al rumore per il rilevamento rapido di backdoor nelle reti neurali profonde. [pdf]

    • N. Benjamin Erichson, Dane Taylor, Qixuan Wu, e Michael W. Mahoney. arXiv, 2020.
  • NeuronInspect: rilevare backdoor nelle reti neurali tramite spiegazioni di output. [pdf]

    • Xijie Huang, Moustafa Alzantot, e Mani Srivastava. arXiv, 2019.
    • Eitan Borgnia, Valeriia Cherepanova, Liam Fowl, Amin Ghiasi, Jonas Geiping, Micah Goldblum, Tom Goldstein, e Arjun Gupta. ICASSP, 2021.
  • Ciò che non ti uccide ti rende più robusto: addestramento avversario contro veleni e backdoor. [pdf]

    • Jonas Geiping, Liam Fowl, Gowthami Somepalli, Micah Goldblum, Michael Moeller, e Tom Goldstein. ICLR Workshop, 2021.
  • Rimozione di watermark basati su backdoor nelle reti neurali con dati limitati. [pdf]

    • Xuankai Liu, Fengting Li, Bihan Wen, e Qi Li. ICPR, 2021.
  • Mask and Restore: difesa backdoor cieca al momento del test con autoencoder mascherato. [pdf] [codice]

    • Tao Sun, Lu Pang, Chao Chen, e Haibin Ling. arXiv, 2023.
  • Sull'efficacia dell'addestramento avversario contro gli attacchi backdoor. [pdf]

    • Yinghua Gao, Dongxian Wu, Jingfeng Zhang, Guanhao Gan, Shu-Tao Xia, Gang Niu, e Masashi Sugiyama. arXiv, 2022.
  • Ridare fiducia al riconoscimento facciale: mitigare gli attacchi backdoor nel riconoscimento facciale per prevenire potenziali violazioni della privacy. [pdf]

    • Reena Zelenkova, Jack Swallow, M. A. P. Chamikara, Dongxi Liu, Mohan Baruwal Chhetri, Seyit Camtepe, Marthie Grobler, e Mahathir Almashor. arXiv, 2022.
  • SanitAIs: data augmentation non supervisionata per sanificare le reti neurali trojanizzate. [pdf]

    • Kiran Karra e Chace Ashcraft. arXiv, 2021.
  • Sull'efficacia della mitigazione degli attacchi di avvelenamento dei dati con il gradient shaping. [pdf] [codice]

    • Sanghyun Hong, Varun Chandrasekaran, Yiğitcan Kaya, Tudor Dumitraş, e Nicolas Papernot. arXiv, 2020.
  • DP-InstaHide: disinnescare in modo dimostrabile gli attacchi di avvelenamento e backdoor con data augmentation a privacy differenziale. [pdf]

    • Eitan Borgnia, Jonas Geiping, Valeriia Cherepanova, Liam Fowl, Arjun Gupta, Amin Ghiasi, Furong Huang, Micah Goldblum, e Tom Goldstein. arXiv, 2021.
    • Kaidi Jin, Tianwei Zhang, Chao Shen, Yufei Chen, Ming Fan, Chenhao Lin, e Ting Liu. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2022.
  • LinkBreaker: spezzare il legame backdoor-trigger nelle DNN tramite il controllo di coerenza dei neuroni. [link]

    • Zhenzhu Chen, Shang Wang, Anmin Fu, Yansong Gao, Shui Yu, e Robert H. Deng. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2022.
  • Protezione dell'integrità basata sulla similarità per sistemi di deep learning. [link]

    • Ruitao Hou, Shan Ai, Qi Chen, Hongyang Yan, Teng Huang, e Kongyang Chen. Information Sciences, 2022.
  • Un rilevatore on-line basato su feature per rimuovere le backdoor avversarie tramite demarcazione iterativa. [pdf]

    • Hao Fu, Akshaj Kumar Veldanda, Prashanth Krishnamurthy, Siddharth Garg, e Farshad Khorrami. IEEE ACCESS, 2022.
  • Ripensare i trigger degli attacchi backdoor: una prospettiva di frequenza. [pdf] [codice]

    • Yi Zeng, Won Park, Z. Morley Mao, e Ruoxi Jia. ICCV, 2021.
  • Il demone nella variante: analisi statistica delle DNN per un robusto rilevamento della contaminazione backdoor. [pdf] [codice]

    • Di Tang, XiaoFeng Wang, Haixu Tang, e Kehuan Zhang. USENIX Security, 2021.- SPECTRE: Difesa contro gli Attacchi Backdoor mediante Statistiche Robuste. [pdf] [code]
    • Jonathan Hayase, Weihao Kong, Raghav Somani, e Sewoong Oh. ICML, 2021.
  • CLEANN: Scudo Trojan Accelerato per Reti Neurali Integrate. [pdf]

    • Mojan Javaheripi, Mohammad Samragh, Gregory Fields, Tara Javidi, e Farinaz Koushanfar. ICCAD, 2020.
  • Rilevamento Robusto di Anomalie e Rilevamento di Attacchi Backdoor tramite Privacy Differenziale. [pdf] [code]

    • Min Du, Ruoxi Jia, e Dawn Song. ICLR, 2020.
  • Difesa Semplice e Agnostica agli Attacchi contro gli Attacchi Mirati ai Set di Addestramento tramite Similarità del Coseno. [pdf] [code]

    • Zayd Hammoudeh e Daniel Lowd. ICML Workshop, 2021.
  • SentiNet: Rilevamento di Attacchi Universali Localizzati contro i Sistemi di Deep Learning. [pdf]

    • Edward Chou, Florian Tramèr, e Giancarlo Pellegrino. IEEE S&P Workshop, 2020.
  • STRIP: Una Difesa contro gli Attacchi Trojan sulle Reti Neurali Profonde. [pdf] [extension] [code]

    • Yansong Gao, Chang Xu, Derui Wang, Shiping Chen, Damith C. Ranasinghe, e Surya Nepal. ACSAC, 2019.
  • Rilevamento di Attacchi Backdoor sulle Reti Neurali Profonde tramite Clustering delle Attivazioni. [pdf] [code]

    • Bryant Chen, Wilka Carvalho, Nathalie Baracaldo, Heiko Ludwig, Benjamin Edwards, Taesung Lee, Ian Molloy, e Biplav Srivastava. AAAI Workshop, 2019.
  • Modelli Probabilistici Profondi per Rilevare Attacchi di Avvelenamento dei Dati. [pdf]

    • Mahesh Subedar, Nilesh Ahuja, Ranganath Krishnan, Ibrahima J. Ndiour, e Omesh Tickoo. NeurIPS Workshop, 2019.
  • Firme Spettrali negli Attacchi Backdoor. [pdf] [code]

    • Brandon Tran, Jerry Li, e Aleksander Madry. NeurIPS, 2018.
  • Una Difesa Adattiva Black-box contro gli Attacchi Trojan (TrojDef). [pdf]

    • Guanxiong Liu, Abdallah Khreishah, Fatima Sharadgah, e Issa Khalil. arXiv, 2022.
  • Combattere il Veleno con il Veleno: Rilevamento dei Campioni Backdoor Avvelenati tramite Disaccoppiamento delle Correlazioni Benigne. [pdf] [code]

    • Xiangyu Qi, Tinghao Xie, Saeed Mahloujifar, e Prateek Mittal. arXiv, 2022.
  • PiDAn: Un Approccio di Ottimizzazione della Coerenza per il Rilevamento e la Mitigazione degli Attacchi Backdoor nelle Reti Neurali Profonde. [pdf]

    • Yue Wang, Wenqing Li, Esha Sarkar, Muhammad Shafique, Michail Maniatakos, e Saif Eddin Jabari. arXiv, 2022.
  • Analisi e Mitigazione dei Trojan nelle Reti Neurali dal Dominio di Input. [pdf]

    • Zhenting Wang, Hailun Ding, Juan Zhai, e Shiqing Ma. arXiv, 2022.
  • Un Framework Generale per la Difesa contro gli Attacchi Backdoor tramite Grafi di Influenza. [pdf]

    • Xiaofei Sun, Jiwei Li, Xiaoya Li, Ziyao Wang, Tianwei Zhang, Han Qiu, Fei Wu, e Chun Fan. arXiv, 2021.
  • NTD: Rilevamento Backdoor abilitato dalla Non-Trasferibilità. [pdf]

    • Yinshan Li, Hua Ma, Zhi Zhang, Yansong Gao, Alsharif Abuadbba, Anmin Fu, Yifeng Zheng, Said F. Al-Sarawi, e Derek Abbott. arXiv, 2021.
  • Un Framework Unificato per la Gestione della Qualità dei Dati Orientata ai Compiti. [pdf]

    • Tianhao Wang, Yi Zeng, Ming Jin, e Ruoxi Jia. arXiv, 2021.
  • TESDA: Rilevamento Statistico di Attacchi nelle Reti Neurali Profonde tramite Trasformazioni. [pdf]

    • Chandramouli Amarnath, Aishwarya H. Balwani, Kwondo Ma, e Abhijit Chatterjee. arXiv, 2021.
  • Rintracciamento degli Attacchi di Avvelenamento dei Dati nelle Reti Neurali. [pdf]

    • Shawn Shan, Arjun Nitin Bhagoji, Haitao Zheng, e Ben Y. Zhao. arXiv, 2021.
  • Garanzie Dimostrabili contro l'Avvelenamento dei Dati tramite Auto-Espansione e Compatibilità. [pdf]

    • Charles Jin, Melinda Sun, e Martin Rinard. arXiv, 2021.
  • Difesa Online di Modelli Trojanizzati tramite Errate Attribuzioni. [pdf]

    • Panagiota Kiourti, Wenchao Li, Anirban Roy, Karan Sikka, e Susmit Jha. arXiv, 2021.
  • Rilevamento di Backdoor nelle Reti Neurali Profonde tramite Perturbazioni Avversarie Intenzionali. [pdf]

    • Mingfu Xue, Yinghao Wu, Zhiyu Wu, Jian Wang, Yushu Zhang, e Weiqiang Liu. arXiv, 2021.
  • Esporre le Backdoor nei Modelli di Machine Learning Robusti. [pdf]

    • Ezekiel Soremekun, Sakshi Udeshi, e Sudipta Chattopadhyay. arXiv, 2020.
  • HaS-Nets: Un Meccanismo di Cura e Selezione per Difendere le DNN dagli Attacchi Backdoor negli Scenari di Raccolta Dati. [pdf]

    • Hassan Ali, Surya Nepal, Salil S. Kanhere, e Sanjay Jha. arXiv, 2020.
  • Il Veleno come Cura: Rilevare e Neutralizzare Attacchi Backdoor di Dimensioni Variabili nelle Reti Neurali Profonde. [pdf]

    • Alvin Chan, e Yew-Soon Ong. arXiv, 2019.
  • [pdf]
    • Binghui Wang, Xiaoyu Cao, Jinyuan Jia, e Neil Zhenqiang Gong. CVPR Workshop, 2020.
  • BagFlip: Una Difesa Certificata contro l'Avvelenamento dei Dati. [pdf]

    • Yuhao Zhang, Aws Albarghouthi, e Loris D'Antoni. arXiv, 2022.
  • Un'Analisi dei Meccanismi di Aggregazione Tolleranti ai Bizantini sull'Avvelenamento del Modello nell'Apprendimento Federato. [link]

    • Mary Roszel, Robert Norvill, e Radu State. MDAI, 2022.
  • Contro gli Attacchi Backdoor nell'Apprendimento Federato con Privacy Differenziale. [link]

    • Lu Miao, Wei Yang, Rong Hu, Lu Li, e Liusheng Huang. ICASSP, 2022.
  • Aggregazione Parziale Sicura: Rendere l'Apprendimento Federato più Robusto per le Applicazioni Industry 4.0. [link]

    • Jiqiang Gao, Baolei Zhang, Xiaojie Guo, Thar Baker, Min Li, e Zheli Liu. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2022.
  • Aggregazione Resiliente agli Attacchi Backdoor basata sul Filtraggio Robusto degli Outlier nell'Apprendimento Federato per la Classificazione delle Immagini. [link]

    • Nuria Rodríguez-Barroso, Eugenio Martínez-Cámara, M. Victoria Luzónb, e Francisco Herrera. Knowledge-Based Systems, 2022.
  • Difesa contro l'Attacco Backdoor nell'Apprendimento Federato. [link] [code]

    • Shiwei Lu, Ruihu Li, Wenbin Liu, e Xuan Chen. Computers & Security, 2022.
  • Apprendimento Federato con Privacy Rafforzata contro gli Avversari dell'Avvelenamento. [link]

    • Xiaoyuan Liu, Hongwei Li, Guowen Xu, Zongqi Chen, Xiaoming Huang, e Rongxing Lu. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2021.
  • Attacchi Backdoor Coordinati contro l'Apprendimento Federato con Trigger Dipendenti dal Modello. [link]

    • Xueluan Gong, Yanjiao Chen, Huayang Huang, Yuqing Liao, Shuai Wang, e Qian Wang. IEEE Network, 2022.
  • CRFL: Apprendimento Federato Certificabilmente Robusto contro gli Attacchi Backdoor. [pdf]

    • Chulin Xie, Minghao Chen, Pin-Yu Chen, e Bo Li. ICML, 2021.
  • Maledizione o Redenzione? Come l'Eterogeneità dei Dati Influenza la Robustezza dell'Apprendimento Federato. [pdf]

    • Syed Zawad, Ahsan Ali, Pin-Yu Chen, Ali Anwar, Yi Zhou, Nathalie Baracaldo, Yuan Tian, e Feng Yan. AAAI, 2021.
  • Difendersi dalle Backdoor nell'Apprendimento Federato con un Tasso di Apprendimento Robusto. [pdf]

    • Mustafa Safa Ozdayi, Murat Kantarcioglu, e Yulia R. Gel. AAAI, 2021.
  • BaFFLe: Rilevamento di Backdoor tramite Apprendimento Federato basato sul Feedback. [pdf]

    • ebastien Andreina, Giorgia Azzurra Marson, Helen Möllering, e Ghassan Karame. ICDCS, 2021.
  • PipAttack: Avvelenare i Sistemi di Raccomandazione Federati per Manipolare la Promozione degli Articoli. [pdf]

    • Shijie Zhang, Hongzhi Yin, Tong Chen, Zi Huang, Quoc Viet Hung Nguyen, e Lizhen Cui. WSDM, 2021.
  • Mitigare l'Attacco Backdoor tramite Filtri Federati per le Applicazioni IoT Industriali. [link]

    • Boyu Hou, Jiqiang Gao, Xiaojie Guo, Thar Baker, Ying Zhang, Yanlong Wen, e Zheli Liu. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021.
  • Analisi e Difesa basate sulla Stabilità contro gli Attacchi Backdoor sui Servizi di Edge Computing. [link]

    • Yi Zhao, Ke Xu, Haiyang Wang, Bo Li, e Ruoxi Jia. IEEE Network, 2021.
  • L'Attacco delle Code: Sì, Puoi Davvero Iniettare Backdoor nell'Apprendimento Federato. [pdf]

    • Hongyi Wang, Kartik Sreenivasan, Shashank Rajput, Harit Vishwakarma, Saurabh Agarwal, Jy-yong Sohn, Kangwook Lee, e Dimitris Papailiopoulos. NeurIPS, 2020.
  • DBA: Attacchi Backdoor Distribuiti contro l'Apprendimento Federato. [pdf]

    • Chulin Xie, Keli Huang, Pinyu Chen, e Bo Li. ICLR, 2020.
  • I Limiti dell'Apprendimento Federato negli Ambienti Sybil. [pdf] [extension] [code]

    • Clement Fung, Chris J.M. Yoon, e Ivan Beschastnikh. RAID, 2020 (arXiv, 2018).
  • Come Iniettare Backdoor nell'Apprendimento Federato. [pdf]

    • Eugene Bagdasaryan, Andreas Veit, Yiqing Hua, Deborah Estrin, e Vitaly Shmatikov. AISTATS, 2020 (arXiv, 2018).
  • BEAS: Apprendimento Automatico Federato Asincrono e Sicuro abilitato dalla Blockchain. [pdf]

    • Arup Mondal, Harpreet Virk, e Debayan Gupta. AAAI Workshop, 2022.
  • Attacchi Backdoor e Difese nell'Apprendimento Collaborativo con Partizionamento delle Feature. [pdf]

    • Yang Liu, Zhihao Yi, e Tianjian Chen. ICML Workshop, 2020.
  • Puoi Davvero Iniettare Backdoor nell'Apprendimento Federato? [pdf]

    • Ziteng Sun, Peter Kairouz, Ananda Theertha Suresh, e H. Brendan McMahan. NeurIPS Workshop, 2019.
  • Aggregatore Invariante per Difendere dagli Attacchi Backdoor Federati. [pdf]

    • Xiaoyang Wang, Dimitrios Dimitriadis, Sanmi Koyejo, e Shruti Tople. arXiv, 2022.
  • Proteggere l'Apprendimento Federato: Mitigare gli Attacchi Bizantini con Meno Vincoli. [pdf]

    • Minghui Li, Wei Wan, Jianrong Lu, Shengshan Hu, Junyu Shi, e Leo Yu Zhang. arXiv, 2022.
  • Apprendimento Federato Zero-Shot per il Riconoscimento Visivo. [pdf]

    • Zhi Chen, Yadan Luo, Sen Wang, Jingjing Li, e Zi Huang. arXiv, 2022.
  • Agevolare l'Apprendimento Federato Backdoor con l'Allineamento della Conoscenza dell'Intera Popolazione. [pdf]

    • Tian Liu, Xueyang Hu, e Tao Shu. arXiv, 2022.
  • FL-Defender: Combattere gli Attacchi Mirati nell'Apprendimento Federato. [pdf]

    • Najeeb Jebreel e Josep Domingo-Ferrer. arXiv, 2022.
  • L'Attacco Backdoor è un Diavolo nella Sintesi Federata di Immagini Mediche basata su GAN. [pdf]

    • Ruinan Jin e Xiaoxiao Li. arXiv, 2022.
  • SafeNet: Mitigare gli Attacchi di Avvelenamento dei Dati sul Machine Learning Privato. [pdf] [code]

    • Harsh Chaudhari, Matthew Jagielski, e Alina Oprea. arXiv, 2022.
  • PerDoor: Backdoor Persistenti Non Uniformi nell'Apprendimento Federato tramite Perturbazioni Avversarie. [pdf] [code]

    • Manaar Alam, Esha Sarkar, e Michail Maniatakos. arXiv, 2022.
  • Verso una Difesa contro gli Attacchi Backdoor nell'Apprendimento Federato Continuo. [pdf]

    • Shuaiqi Wang, Jonathan Hayase, Giulia Fanti, e Sewoong Oh. arXiv, 2022.
  • Backdoor Mirata per Client nell'Apprendimento Federato. [pdf]

    • Gorka Abad, Servio Paguada, Stjepan Picek, Víctor Julio Ramírez-Durán, e Aitor Urbieta. arXiv, 2022.
  • Difesa Backdoor nell'Apprendimento Federato tramite Test Differenziale e Rilevamento degli Outlier. [pdf]

    • Yein Kim, Huili Chen, e Farinaz Koushanfar. arXiv, 2022.
  • ARIBA: Verso un'Identificazione Accurata e Robusta degli Attacchi Backdoor nell'Apprendimento Federato. [pdf]

    • Yuxi Mi, Jihong Guan, e Shuigeng Zhou. arXiv, 2022.
  • Più è Meglio (Per lo Più): Sugli Attacchi Backdoor nelle Reti Neurali Grafiche Federate. [pdf]

    • Jing Xu, Rui Wang, Kaitai Liang, e Stjepan Picek. arXiv, 2022.
  • Compressione del Sottospazio a Basse Perdite per Guadagni Puliti contro gli Attacchi Backdoor Multi-Agente. [pdf]

    • Siddhartha Datta e Nigel Shadbolt. arXiv, 2022.
  • Backdoor Bloccate alla Porta Anteriore: Attacchi Backdoor Multi-Agente che si Ritorcono contro. [pdf]

    • Siddhartha Datta e Nigel Shadbolt. arXiv, 2022.
  • Unlearning Federato con Distillazione della Conoscenza. [pdf]

    • Chen Wu, Sencun Zhu, e Prasenjit Mitra. arXiv, 2022.
  • Attacchi di Trasferimento del Modello alla IperRete Backdoor nell'Apprendimento Federato Personalizzato. [pdf]

    • Phung Lai, NhatHai Phan, Abdallah Khreishah, Issa Khalil, e Xintao Wu. arXiv, 2022.
  • Attacchi Backdoor sull'Apprendimento Federato con l'Ipotesi del Biglietto della Lotteria. [pdf]

    • Zihang Zou, Boqing Gong, e Liqiang Wang. arXiv, 2021.
  • Sulla Difesa Backdoor Dimostrabile nell'Apprendimento Collaborativo. [pdf]

    • Ximing Qiao, Yuhua Bai, Siping Hu, Ang Li, Yiran Chen, e Hai Li. arXiv, 2021.
  • SparseFed: Mitigare gli Attacchi di Avvelenamento del Modello nell'Apprendimento Federato con la Sparsificazione. [pdf]

    • Ashwinee Panda, Saeed Mahloujifar, Arjun N. Bhagoji, Supriyo Chakraborty, e Prateek Mittal. arXiv, 2021.
  • Apprendimento Federato Robusto con Aggregazione Adattiva agli Attacchi. [pdf] [code]

    • Ching Pui Wan e Qifeng Chen. arXiv, 2021.
  • Meta Apprendimento Federato. [pdf]

    • Omid Aramoon, Pin-Yu Chen, Gang Qu, e Yuan Tian. arXiv, 2021.
  • FLGUARD: Apprendimento Federato Sicuro e Privato. [pdf]

    • Thien Duc Nguyen, Phillip Rieger, Hossein Yalame, Helen Möllering, Hossein Fereidooni, Samuel Marchal, Markus Miettinen, Azalia Mirhoseini, Ahmad-Reza Sadeghi, Thomas Schneider, e Shaza Zeitouni. arXiv, 2021.- Verso la robustezza e la privacy nell'apprendimento federato: esperimenti con la privacy differenziale locale e centrale. [pdf]
    • Mohammad Naseri, Jamie Hayes ed Emiliano De Cristofaro. arXiv, 2020.
  • Attacchi backdoor sul meta-apprendimento federato. [pdf]

    • Chien-Lun Chen, Leana Golubchik e Marco Paolieri. arXiv, 2020.
  • Attacchi backdoor dinamici contro l'apprendimento federato. [pdf]

    • Anbu Huang. arXiv, 2020.
  • Apprendimento federato in contesti avversari. [pdf]

    • Raouf Kerkouche, Gergely Ács e Claude Castelluccia. arXiv, 2020.
  • BlockFLA: apprendimento federato responsabile tramite architettura blockchain ibrida. [pdf]

    • Harsh Bimal Desai, Mustafa Safa Ozdayi e Murat Kantarcioglu. arXiv, 2020.
  • Mitigazione degli attacchi backdoor nell'apprendimento federato. [pdf]

    • Chen Wu, Xian Yang, Sencun Zhu e Prasenjit Mitra. arXiv, 2020.
  • Imparare a rilevare clienti malintenzionati per un apprendimento federato robusto. [pdf]

    • Suyi Li, Yong Cheng, Wei Wang, Yang Liu e Tianjian Chen. arXiv, 2020.
  • Apprendimento federato resistente agli attacchi con riponderazione basata sui residui. [pdf] [code]

    • Shuhao Fu, Chulin Xie, Bo Li e Qifeng Chen. arXiv, 2019.
  • Allarme rosso per i modelli pre-addestrati: vulnerabilità universali tramite attacchi backdoor a livello di neurone. [pdf] [code]

    • Zhengyan Zhang, Guangxuan Xiao, Yongwei Li, Tian Lv, Fanchao Qi, Zhiyuan Liu, Yasheng Wang, Xin Jiang e Maosong Sun. arXiv, 2021.
    • Yinbo Yu, Jiajia Liu, Shouqing Li, Kepu Huang e Xudong Feng. arXiv, 2022.
  • Rilevamento di backdoor nell'apprendimento per rinforzo. [pdf]

    • Junfeng Guo, Ang Li e Cong Liu. arXiv, 2022.
  • Progettazione di backdoor intenzionali nei modelli sequenziali. [pdf]

    • Zhaoyuan Yang, Naresh Iyer, Johan Reimann e Nurali Virani. arXiv, 2019.
    • Eugene Bagdasaryan e Vitaly Shmatikov. IEEE S&P, 2022.
  • PICCOLO: esporre le backdoor complesse nei modelli Transformer per NLP. [pdf] [code]

    • Yingqi Liu, Guangyu Shen, Guanhong Tao, Shengwei An, Shiqing Ma e Xiangyu Zhang. IEEE S&P, 2022.
  • Attacco backdoor senza trigger per compiti NLP con etichette pulite. [pdf]

    • Leilei Gan, Jiwei Li, Tianwei Zhang, Xiaoya Li, Yuxian Meng, Fei Wu, Shangwei Guo e Chun Fan. NAACL, 2022.
  • Uno studio sull'anomalia dell'attenzione nei BERT trojanizzati. [pdf] [code]

    • Weimin Lyu, Songzhu Zheng, Tengfei Ma e Chao Chen. NAACL, 2022.
  • I trigger che aprono le backdoor dei modelli NLP sono nascosti nei campioni avversari. [link]

    • Kun Shao, Yu Zhang, Junan Yang, Xiaoshuai Li e Hui Liu. Computers & Security, 2022.
  • BDDR: una difesa efficace contro gli attacchi backdoor testuali. [pdf]

    • Kun Shao, Junan Yang, Yang Ai, Hui Liu e Yu Zhang. Computers & Security, 2021.
  • BadPre: attacchi backdoor task-agnostic a modelli foundation NLP pre-addestrati. [pdf]

    • Kangjie Chen, Yuxian Meng, Xiaofei Sun, Shangwei Guo, Tianwei Zhang, Jiwei Li e Chun Fan. ICLR, 2022.
  • Esplorare la vulnerabilità universale del paradigma di apprendimento basato su prompt. [pdf] [code]

    • Lei Xu, Yangyi Chen, Ganqu Cui, Hongcheng Gao e Zhiyuan Liu. NAACL-Findings, 2022.
  • I modelli pre-addestrati con backdoor possono trasferirsi a tutti. [pdf]

    • Lujia Shen, Shouling Ji, Xuhong Zhang, Jinfeng Li, Jing Chen, Jie Shi, Chengfang Fang, Jianwei Yin e Ting Wang. CCS, 2021.
  • BadNL: attacchi backdoor contro modelli NLP con miglioramenti che preservano la semantica. [pdf] [arXiv-20]

    • Xiaoyi Chen, Ahmed Salem, Dingfan Chen, Michael Backes, Shiqing Ma, Qingni Shen, Zhonghai Wu e Yang Zhang. ACSAC, 2021.
  • Attacchi backdoor su modelli pre-addestrati tramite avvelenamento dei pesi a livello di layer. [pdf]

    • Linyang Li, Demin Song, Xiaonan Li, Jiehang Zeng, Ruotian Ma e Xipeng Qiu. EMNLP, 2021.
  • T-Miner: un approccio generativo per difendersi dagli attacchi trojan sulla classificazione del testo basata su DNN. [pdf]

    • Ahmadreza Azizi, Ibrahim Asadullah Tahmid, Asim Waheed, Neal Mangaokar, Jiameng Pu, Mobin Javed, Chandan K. Reddy e Bimal Viswanath. USENIX Security, 2021.
  • RAP: perturbazioni consapevoli della robustezza per difendersi dagli attacchi backdoor sui modelli NLP. [pdf] [code]

    • Wenkai Yang, Yankai Lin, Peng Li, Jie Zhou e Xu Sun. EMNLP, 2021.
  • ONION: una difesa semplice ed efficace contro gli attacchi backdoor testuali. [pdf]

    • Fanchao Qi, Yangyi Chen, Mukai Li, Zhiyuan Liu e Maosong Sun. EMNLP, 2021.
  • Attenzione allo stile del testo! Attacchi avversari e backdoor basati sul trasferimento di stile del testo. [pdf] [code]

    • Fanchao Qi, Yangyi Chen, Xurui Zhang, Mukai Li, Zhiyuan Liu e Maosong Sun. EMNLP, 2021.
  • Ripensare la furtività degli attacchi backdoor contro i modelli NLP. [pdf] [code]

    • Wenkai Yang, Yankai Lin, Peng Li, Jie Zhou e Xu Sun. ACL, 2021.
  • Gira la combinazione: attacchi backdoor testuali apprendibili tramite sostituzione di parole. [pdf]

    • Fanchao Qi, Yuan Yao, Sophia Xu, Zhiyuan Liu e Maosong Sun. ACL, 2021.
  • Hidden Killer: attacchi backdoor testuali invisibili con trigger sintattico. [pdf] [code]

    • Fanchao Qi, Mukai Li, Yangyi Chen, Zhengyan Zhang, Zhiyuan Liu, Yasheng Wang e Maosong Sun. ACL, 2021.
  • Mitigazione dell'avvelenamento dei dati nella classificazione del testo con la privacy differenziale. [pdf]

    • Chang Xu, Jun Wang, Francisco Guzmán, Benjamin I. P. Rubinstein e Trevor Cohn. EMNLP-Findings, 2021.
  • BFClass: un framework di classificazione del testo senza backdoor. [pdf] [code]

    • Zichao Li, Dheeraj Mekala, Chengyu Dong e Jingbo Shang. EMNLP-Findings, 2021.
  • Attenzione agli embedding di parole avvelenati: esplorare la vulnerabilità dei layer di embedding nei modelli NLP. [pdf] [code]

    • Wenkai Yang, Lei Li, Zhiyuan Zhang, Xuancheng Ren, Xu Sun e Bin He. NAACL-HLT, 2021.
  • Chirurgia delle reti neurali: iniettare pattern di dati nei modelli pre-addestrati con effetti collaterali minimi a livello di istanza. [pdf]

    • Zhiyuan Zhang, Xuancheng Ren, Qi Su, Xu Sun e Bin He. NAACL-HLT, 2021.
  • Rilevamento di backdoor testuali utilizzando un modello astratto RNN interpretabile. [link]

    • Ming Fan, Ziliang Si, Xiaofei Xie, Yang Liu e Ting Liu. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2021.
  • Attacco backdoor testuale per il sistema di classificazione del testo. [pdf]

    • Hyun Kwon e Sanghyun Lee. Security and Communication Networks, 2021.
  • Attacchi di avvelenamento dei pesi su modelli pre-addestrati. [pdf] [code]

    • Keita Kurita, Paul Michel e Graham Neubig. ACL, 2020.
  • Attacchi di avvelenamento contro dataset testuali con autoencoder condizionale regolarizzato avversariamente. [pdf]

    • Alvin Chan, Yi Tay, Yew-Soon Ong e Aston Zhang. EMNLP-Findings, 2020.
  • Un attacco backdoor contro i sistemi di classificazione del testo basati su LSTM. [pdf]

    • Jiazhu Dai, Chuanshuai Chen e Yufeng Li. IEEE Access, 2019.
  • PerD: framework di rilevamento di trojan neurali basato sulla sensibilità alle perturbazioni per applicazioni NLP. [pdf]

    • Diego Garcia-soto, Huili Chen e Farinaz Koushanfar. arXiv, 2022.
  • Kallima: un framework clean-label per attacchi backdoor testuali. [pdf]

    • Xiaoyi Chen, Yinpeng Dong, Zeyu Sun, Shengfang Zhai, Qingni Shen e Zhonghai Wu. arXiv, 2022.
  • Attacchi backdoor testuali con iniezione iterativa di trigger. [pdf] [code]

    • Jun Yan, Vansh Gupta e Xiang Ren. arXiv, 2022.
  • WeDef: difesa backdoor debolmente supervisionata per la classificazione del testo. [pdf]

    • Lesheng Jin, Zihan Wang e Jingbo Shang. arXiv, 2022.
  • Ottimizzazione vincolata con ridimensionamento dinamico dei bound per una difesa efficace contro le backdoor NLP. [pdf]

    • Guangyu Shen, Yingqi Liu, Guanhong Tao, Qiuling Xu, Zhuo Zhang, Shengwei An, Shiqing Ma e Xiangyu Zhang. arXiv, 2022.
  • Ripensare gli attacchi backdoor furtivi nell'elaborazione del linguaggio naturale. [pdf]

    • Lingfeng Shen, Haiyun Jiang, Lemao Liu e Shuming Shi. arXiv, 2022.
  • Gli attacchi backdoor testuali possono essere più dannosi tramite due semplici trucchi. [pdf]

    • Yangyi Chen, Fanchao Qi, Zhiyuan Liu e Maosong Sun. arXiv, 2021.
  • Modelli sequence-to-sequence manipolati con meta-backdoor. [pdf]

    • Eugene Bagdasaryan e Vitaly Shmatikov. arXiv, 2021.
  • Difesa dagli attacchi backdoor nella generazione del linguaggio naturale. [pdf] [code]

    • Chun Fan, Xiaoya Li, Yuxian Meng, Xiaofei Sun, Xiang Ao, Fei Wu, Jiwei Li e Tianwei Zhang. arXiv, 2021.
  • Backdoor nascoste nei modelli linguistici incentrati sull'uomo. [pdf]

    • Shaofeng Li, Hui Liu, Tian Dong, Benjamin Zi Hao Zhao, Minhui Xue, Haojin Zhu e Jialiang Lu. arXiv, 2021.
  • Rilevare l'attacco avversario a trigger universale con honeypot. [pdf]

    • Thai Le, Noseong Park, Dongwon Lee. arXiv, 2020.- Mitigare gli attacchi backdoor nei sistemi di classificazione del testo basati su LSTM tramite identificazione di parole chiave backdoor. [pdf]
    • Chuanshuai Chen, and Jiazhu Dai. arXiv, 2020.
  • Trojanizzare i modelli linguistici per divertimento e profitto. [pdf]

    • Xinyang Zhang, Zheng Zhang, and Ting Wang. arXiv, 2020.
  • SaTML
  • Attacco backdoor furtivo contro il riconoscimento del parlante tramite trigger nascosto a iniezione di fase. [link]

    • Zhe Ye, Diqun Yan, Li Dong, Jiacheng Deng, Shui Yu. IEEE Signal Processing Letters, 2023.
  • Falsificare il reale: attacco backdoor sulla classificazione profonda del parlato tramite conversione vocale. [pdf]

    • Zhe Ye, Terui Mao, Li Dong, Diqun Yan. arXiv, 2023.
  • Attacchi backdoor opportunistici: esplorare le vulnerabilità impercettibili all'uomo nei sistemi di riconoscimento vocale. [link] [code]

    • Qiang Liu, Tongqing Zhou, Zhiping Cai, Yonghao Tang. ACM MM, 2022.
  • Attacco backdoor indipendente dalla posizione nel dominio audio tramite trigger impercettibili. [pdf]

    • Cong Shi, Tianfang Zhang, Zhuohang Li, Huy Phan, Tianming Zhao, Yan Wang, Jian Liu, Bo Yuan, Yingying Chen. ACM MobiCom, 2022.
  • Riesci a sentirlo? Attacchi backdoor tramite trigger ultrasonici. [pdf] [code]

    • Stefanos Koffas, Jing Xu, Mauro Conti, and Stjepan Picek. WiseML, 2022.
  • Attacchi backdoor naturali sui modelli di riconoscimento vocale. [link]

    • Jinwen Xin, Xixiang Lyu, Jing Ma. ML4CS, 2022.
  • Audio avversario: un nuovo metodo di occultamento delle informazioni e backdoor per i modelli di riconoscimento vocale basati su DNN. [pdf] [code]

    • Yehao Kong, Jiliang Zhang. arXiv, 2022.
  • DriNet: attacco backdoor dinamico contro i modelli di riconoscimento automatico del parlato. [link]

    • Jianbin Ye, Xiaoyuan Liu, Zheng You, Guowei Li, and Bo Liu. Applied Sciences, 2022.
  • Attacco backdoor contro la verifica del parlante [pdf] [code]

    • Tongqing Zhai, Yiming Li, Ziqi Zhang, Baoyuan Wu, Yong Jiang, and Shu-Tao Xia. ICASSP, 2021.
  • Un nuovo attacco trojan contro il sistema DNN ASR basato su co-learning. [link]

    • Mingxuan Li, Xiao Wang, Dongdong Huo, Han Wang, Chao Liu, Yazhe Wang, Yu Wang, Zhen Xu. CSCWD, 2021.
  • [link]
    • Vardaan Taneja, Pin-Yu Chen, Yuguang Yao, and Sijia Liu. ICASSP, 2022.
  • Una prospettiva interpretativa: attacco trojan adversarial sui sistemi edge AI abilitati dalla ricerca di architetture neurali. [link]

    • Ship Peng Xu, Ke Wang, Md. Rafiul Hassan, Mohammad Mehedi Hassan, and Chien-Ming Chen. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2022.
  • Un attacco backdoor senza trigger e meccanismo di difesa per il task offloading intelligente nei sistemi multi-UAV. [link]

    • Shafkat Islam, Shahriar Badsha, Ibrahim Khalil, Mohammed Atiquzzaman, and Charalambos Konstantinou. IEEE Internet of Things Journal, 2022.
  • Reti trojan invisibili multi-target per il riconoscimento e il rilevamento visivo. [pdf]

    • Xinzhe Zhou, Wenhao Jiang, Sheng Qi, and Yadong Mu. IJCAI, 2021.
  • Attacco backdoor nascosto contro i modelli di segmentazione semantica. [pdf]

    • Yiming Li, Yanjie Li, Yalei Lv, Yong Jiang, and Shu-Tao Xia. ICLR Workshop, 2021.
  • Dimenticanza mirata adversarial nei modelli di apprendimento continuo basati su regolarizzazione e approcci generativi. [link]

    • Muhammad Umer and Robi Polikar. IJCNN, 2021.
  • Dimenticanza mirata e formazione di falsi ricordi negli apprendenti continui tramite attacchi backdoor adversarial. [pdf]

    • Muhammad Umer, Glenn Dawson, Robi Polikar. IJCNN, 2020.
  • Attacchi trojan sulla classificazione dei segnali wireless con machine learning adversarial. [pdf]

    • Kemal Davaslioglu, and Yalin E. Sagduyu. DySPAN, 2019.
  • BadHash: attacchi backdoor invisibili contro l'hashing profondo con etichetta pulita. [pdf]

    • Shengshan Hu, Ziqi Zhou, Yechao Zhang, Leo Yu Zhang, Yifeng Zheng, Yuanyuan HE, and Hai Jin. arXiv, 2022.
  • Un trigger di crominanza temporale per l'attacco backdoor clean-label contro il rilevamento di ritrasmissioni anti-spoofing. [pdf]

    • Wei Guo, Benedetta Tondi, and Mauro Barni. arXiv, 2022.
  • MACAB: backdoor clean-annotation agnostica rispetto al modello per il rilevamento di oggetti con trigger naturale nel mondo reale. [pdf]

    • Hua Ma, Yinshan Li, Yansong Gao, Zhi Zhang, Alsharif Abuadbba, Anmin Fu, Said F. Al-Sarawi, Nepal Surya, and Derek Abbott. arXiv, 2022.
  • BadDet: Attacchi backdoor sul rilevamento di oggetti. [pdf]

    • Shih-Han Chan, Yinpeng Dong, Jun Zhu, Xiaolu Zhang, and Jun Zhou. arXiv, 2022.
  • Attacchi backdoor sulle reti neurali bayesiane tramite distribuzione inversa. [pdf]

    • Zhixin Pan and Prabhat Mishra. arXiv, 2022.
  • Iniettare backdoor nel machine learning spiegabile. [pdf]

    • Maximilian Noppel, Lukas Peter, and Christian Wressnegger. arXiv, 2022.
  • Attacco backdoor clean-annotation contro i sistemi di rilevamento delle corsie nel mondo reale. [pdf]

    • Xingshuo Han, Guowen Xu, Yuan Zhou, Xuehuan Yang, Jiwei Li, and Tianwei Zhang. arXiv, 2022.
  • Mimetizzazione pericolosa: attacchi backdoor basati su trigger naturali sui rilevatori di oggetti nel mondo fisico. [pdf]

    • Hua Ma, Yinshan Li, Yansong Gao, Alsharif Abuadbba, Zhi Zhang, Anmin Fu, Hyoungshick Kim, Said F. Al-Sarawi, Nepal Surya, and Derek Abbott. arXiv, 2022.
  • Attacchi mirati con cavallo di Troia sul recupero di immagini basato sul linguaggio. [pdf]

    • Fan Hu, Aozhu Chen, and Xirong Li. arXiv, 2022.- Il multimodale è necessariamente migliore? Valutazione della robustezza del rilevamento di notizie false multimodali. [pdf]
    • Jinyin Chen, Chengyu Jia, Haibin Zheng, Ruoxi Chen, e Chenbo Fu. arXiv, 2022.
  • Backdoor multimodali a doppia chiave per il Visual Question Answering. [pdf]

    • Matthew Walmer, Karan Sikka, Indranil Sur, Abhinav Shrivastava, e Susmit Jha. arXiv, 2021.
  • Attacco backdoor con etichette pulite contro il recupero basato su deep hashing. [pdf]

    • Kuofeng Gao, Jiawang Bai, Bin Chen, Dongxian Wu, e Shu-Tao Xia. arXiv, 2021.
  • Attacchi backdoor sulla certificazione di reti tramite avvelenamento dei dati. [pdf]

    • Tobias Lorenz, Marta Kwiatkowska, e Mario Fritz. arXiv, 2021.
  • Attacco e difesa backdoor per la regressione profonda. [pdf]

    • Xi Li, George Kesidis, David J. Miller, e Vladimir Lucic. arXiv, 2021.
  • Il diavolo è nel GAN: difendere i modelli generativi profondi dagli attacchi backdoor. [pdf]

    • Ambrish Rawat, Killian Levacher, e Mathieu Sinn. arXiv, 2021.
  • BAAAN: attacchi backdoor contro modelli di machine learning basati su autoencoder e GAN. [pdf]

    • Ahmed Salem, Yannick Sautter, Michael Backes, Mathias Humbert, e Yang Zhang. arXiv, 2020.
  • DeepObliviate: un potente incantesimo per cancellare la memoria residua dei dati nelle reti neurali profonde. [pdf]

    • Yingzhe He, Guozhu Meng, Kai Chen, Jinwen He, e Xingbo Hu. arXiv, 2021.
  • Backdoor nei modelli neurali del codice sorgente. [pdf]

    • Goutham Ramakrishnan, e Aws Albarghouthi. arXiv, 2020.
  • Le interfacce cervello-computer basate su EEG sono vulnerabili agli attacchi backdoor. [pdf]

    • Lubin Meng, Jian Huang, Zhigang Zeng, Xue Jiang, Shan Yu, Tzyy-Ping Jung, Chin-Teng Lin, Ricardo Chavarriaga, e Dongrui Wu. arXiv, 2020.
  • Bias Busters: irrobustire i rilevatori di hotspot litografici basati su DL contro gli attacchi backdoor. [pdf]

    • Kang Liu, Benjamin Tan, Gaurav Rajavendra Reddy, Siddharth Garg, Yiorgos Makris, e Ramesh Karri. arXiv, 2020.
  • Difesa backdoor tramite il disaccoppiamento del processo di addestramento. [pdf]