Agentes Adversarios: Ataques de Evasión con Aprendizaje por Refuerzo
Descubre cómo un agente de aprendizaje por refuerzo aprende a atacar modelos de IA con mayor eficacia, aumentando el éxito de ataques de evasión hasta un 13.2%.
#ataques adversarios
Ataques adversarios en ASR más allá de la forma de onda
Nuevo ataque adversario en ASR evade defensas al perturbar representaciones SSL, mejorando la transferibilidad como en Whisper.
Mejorando la seguridad de las interfaces cerebro-computadora
Modelo ligero de CNN mejora la robustez de interfaces cerebro-computadora ante ataques adversarios. Asegura un despliegue confiable.
La Maldición de la Alineación: transferencia de texto potencia ataques de audio
La alineación entre texto y audio en modelos omni permite transferir ataques de jailbreak, aumentando riesgos de seguridad. Descubre cómo.
Agente en navegador de Anthropic: 31.5% de secuestro antes de salvaguardas
Descubre por qué el agente de Anthropic fue secuestrado el 31.5% del tiempo y cómo se comparan OpenAI, Google y Meta en seguridad de prompts.
Acordes Geométricos Latentes para Ataques Adversarios Eficientes
Descubre cómo los Acordes Geométricos Latentes (LGC) optimizan ataques adversarios con alta fidelidad visual y mínimas perturbaciones. SSIM > 0.99 y LPIPS < 0.01.
SAEmnesia: eliminación precisa de conceptos en modelos de difusión
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¿Puede el Aprendizaje Federado Cuántico soportar puertas traseras a nivel de circuito?
¿Puede el Aprendizaje Federado Cuántico resistir puertas traseras a nivel de circuito? Descubre los retos de seguridad y las defensas en esta investigación cuántica.