BAAAN: Backdoor Attacks Against Autoencoder and GAN-Based Machine Learning Models
Détails
Etat: Public
Version: de l'auteur⸱e
Licence: Non spécifiée
ID Serval
serval:BIB_72B9CC50208C
Type
Rapport: document publié par une institution, habituellement élément d'une série.
Sous-type
Working paper: document de travail dans lequel l'auteur présente les résultats de ses travaux de recherche. Les working papers ont pour but de stimuler les discussions scientifiques avec les milieux intéressés et servent de base pour la publication d'articles dans des revues spécialisées.
Collection
Publications
Institution
Titre
BAAAN: Backdoor Attacks Against Autoencoder and GAN-Based Machine Learning Models
Détails de l'institution
Université de Lausanne, HEC Lausanne
Date de publication
08/10/2020
Volume
abs/2010.03007
Langue
anglais
Site de l'éditeur
Création de la notice
05/11/2021 11:59
Dernière modification de la notice
21/11/2022 9:20
Données d'usage
