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  Prediction Poisoning: Towards Defenses Against DNN Model Stealing Attacks

Orekondy, T., Schiele, B., & Fritz, M. (2020). Prediction Poisoning: Towards Defenses Against DNN Model Stealing Attacks. In International Conference on Learning Representations. OpenReview.net. Retrieved from https://iclr.cc/virtual_2020/poster_SyevYxHtDB.html.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-EC93-D Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-C5FF-7
Genre: Konferenzbeitrag
Andere : Prediction Poisoning: Utility-Constrained Defenses Against Model Stealing Attacks
Latex : Prediction Poisoning: {T}owards Defenses Against {DNN} Model Stealing Attacks

Dateien

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:
arXiv:1906.10908.pdf (Preprint), 6MB
 
Datei-Permalink:
-
Name:
arXiv:1906.10908.pdf
Beschreibung:
File downloaded from arXiv at 2019-07-03 11:46
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Privat
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://openreview.net/pdf?id=SyevYxHtDB (Preprint)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Keine Angabe

Urheber

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 Urheber:
Orekondy, Tribhuvanesh1, Autor           
Schiele, Bernt1, Autor           
Fritz, Mario2, Autor           
Affiliations:
1Computer Vision and Machine Learning, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116547              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2019-06-262020
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: 17 p.
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: orekondy20prediction
URI: https://iclr.cc/virtual_2020/poster_SyevYxHtDB.html
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 8th International Conference on Learning Representations
Veranstaltungsort: Addis Ababa, Ethopia
Start-/Enddatum: 2020-04-26 - 2020-04-30

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: International Conference on Learning Representations
  Kurztitel : ICLR 2020
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: OpenReview.net
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: URI: https://iclr.cc/Conferences/2020