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Nicholas Carlini

2012–2026 年に発表

134
論文数
29,436
被引用数
55
h 指数
100
i10 指数

被引用数

Nicholas Carlini の年別被引用数1965 年: 被引用 1 件1988 年: 被引用 2 件1989 年: 被引用 1 件1995 年: 被引用 1 件2002 年: 被引用 1 件2004 年: 被引用 1 件2005 年: 被引用 2 件2006 年: 被引用 3 件2007 年: 被引用 1 件2008 年: 被引用 1 件2011 年: 被引用 1 件2012 年: 被引用 2 件2013 年: 被引用 8 件2014 年: 被引用 17 件2015 年: 被引用 46 件2016 年: 被引用 65 件2017 年: 被引用 153 件2018 年: 被引用 654 件2019 年: 被引用 962 件2020 年: 被引用 1,554 件2021 年: 被引用 1,737 件2022 年: 被引用 1,588 件2023 年: 被引用 2,139 件2024 年: 被引用 2,352 件2025 年: 被引用 2,028 件2026 年: 被引用 795 件2027 年: 被引用 1 件1966〜1987 年は被引用が無いため表示していません1990〜1994 年は被引用が無いため表示していません1996〜2001 年は被引用が無いため表示していません2003 年は被引用が無いため表示していません2009〜2010 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 2,822 件、この内訳の 27.8%中国: 引用元論文 2,257 件、この内訳の 22.3%イギリス: 引用元論文 609 件、この内訳の 6%ドイツ: 引用元論文 484 件、この内訳の 4.8%カナダ: 引用元論文 355 件、この内訳の 3.5%オーストラリア: 引用元論文 328 件、この内訳の 3.2%韓国: 引用元論文 286 件、この内訳の 2.8%シンガポール: 引用元論文 270 件、この内訳の 2.7%香港: 引用元論文 230 件、この内訳の 2.3%フランス: 引用元論文 206 件、この内訳の 2%イタリア: 引用元論文 190 件、この内訳の 1.9%日本: 引用元論文 180 件、この内訳の 1.8%
0%27.8%その他 18.9%

機関

分野

  • Computer Science84.8%
  • Engineering3.9%
  • Social Sciences2.8%
  • Medicine2.6%
  • Decision Sciences1.1%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology0.8%
  • その他4%

トピック

  • Adversarial Robustness in Machine Learning14.7%
  • Anomaly Detection Techniques and Applications6.1%
  • Domain Adaptation and Few-Shot Learning5%
  • Advanced Malware Detection Techniques4.4%
  • Advanced Neural Network Applications4.2%
  • Topic Modeling3.9%
  • その他61.7%

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  1. FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

    著者: Kihyuk Sohn, David Berthelot, Chunliang Li, Zizhao Zhang, Nicholas Carlini, Ekin D. Cubuk, А.В. Куракин, Han Zhang, Colin Raffel - Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2020 被引用: 4,890

  2. Scalable Extraction of Training Data from (Production) Language Models

    著者: Milad Nasr, Nicholas Carlini, Jonathan Hayase, Matthew Jagielski, A. Feder Cooper, Daphne Ippolito, Christopher A. Choquette-Choo, Eric Wallace, Florian Tramèr, Katherine Lee - arXiv (Cornell University), CoRR 2023 被引用: 421

  3. Deduplicating Training Data Makes Language Models Better

    著者: Katherine Lee, Daphne Ippolito, Andrew Nystrom, Chiyuan Zhang, Douglas Eck, Chris Callison-Burch, Nicholas Carlini - Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), ACL (1) 2022 被引用: 487

  4. Quantifying Memorization Across Neural Language Models

    著者: Nicholas Carlini, Daphne Ippolito, Matthew Jagielski, Katherine Lee, Florian Tramèr, Chiyuan Zhang - ICLR 2023 被引用: 947

  5. Extracting Training Data from Large Language Models

    著者: Nicholas Carlini, Florian Tramèr, Eric Wallace, Matthew Jagielski, Ariel Herbert-Voss, Katherine Lee, Adam Roberts, Tom B. Brown, Dawn Song, Úlfar Erlingsson, Alina Oprea, Colin Raffel - USENIX Security Symposium 2021 被引用: 417

  6. Unsolved Problems in ML Safety

    著者: Dan Hendrycks, Nicholas Carlini, John Schulman, Jacob Steinhardt - arXiv (Cornell University), CoRR 2021 被引用: 312

  7. On Evaluating Adversarial Robustness

    著者: Nicholas Carlini, Anish Athalye, Nicolas Papernot, Wieland Brendel, Jonas Rauber, Dimitris Tsipras, Ian J. Goodfellow, Aleksander Madry, Alexey Kurakin - arXiv (Cornell University), CoRR 2019 被引用: 747

  8. Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks

    著者: Nicholas Carlini, David A. Wagner - IEEE Symposium on Security and Privacy (SP) 2017 被引用: 839

  9. Defeating Prompt Injections by Design

    著者: Edoardo Debenedetti, Ilia Shumailov, Tianqi Fan, Jamie Hayes, Nicholas Carlini, Daniel Fabian, Christoph Kern, Chongyang Shi, Andreas Terzis, Florian Tramèr - ArXiv.org, CoRR 2025 被引用: 167

  10. Extracting Training Data from Diffusion Models

    著者: Nicholas Carlini, Jamie Hayes, Milad Nasr, Matthew Jagielski, Vikash Sehwag, Florian Tramèr, Borja Balle, Daphne Ippolito, Eric Wallace - USENIX Security Symposium 2023 被引用: 208

  11. Poisoning Web-Scale Training Datasets is Practical

    著者: Nicholas Carlini, Matthew Jagielski, Christopher A. Choquette-Choo, Daniel Paleka, Will Pearce, Hyrum S. Anderson, Andreas Terzis, Kurt Thomas, Florian Tramèr - IEEE Symposium on Security and Privacy (SP) 2024 被引用: 135

  12. ReMixMatch: Semi-Supervised Learning with Distribution Alignment and Augmentation Anchoring

    著者: David Berthelot, Nicholas Carlini, Ekin D. Cubuk, Alex Kurakin, Kihyuk Sohn, Han Zhang, Colin Raffel - arXiv (Cornell University), CoRR 2019 被引用: 339

  13. Stealing Part of a Production Language Model

    著者: Nicholas Carlini, Daniel Paleka, Krishnamurthy Dvijotham, Thomas Steinke, Jonathan Hayase, A. Feder Cooper, Katherine Lee, Matthew Jagielski, Milad Nasr, Arthur Conmy, Yona, Itay, Eric Wallace, David Rolnick, Florian Tramèr - ICML 2024 被引用: 193

  14. Are aligned neural networks adversarially aligned?

    著者: Nicholas Carlini, Milad Nasr, Christopher A. Choquette-Choo, Matthew Jagielski, Irena Gao, Anas Awadalla, Pang Wei Koh, Daphne Ippolito, Katherine Lee, Florian Tramèr, Ludwig Schmidt - Advances in Neural Information Processing Systems 36, NeurIPS 2023 被引用: 387

  15. MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning

    著者: David Berthelot, Nicholas Carlini, Ian J. Goodfellow, Nicolas Papernot, Avital Oliver, Colin Raffel - NeurIPS 2019 被引用: 3,596

  16. Membership Inference Attacks From First Principles

    著者: Nicholas Carlini, Steve Chien, Milad Nasr, Shuang Song, Andreas Terzis, Florian Tramèr - IEEE Symposium on Security and Privacy (SP) 2022 被引用: 393

  17. Preventing Verbatim Memorization in Language Models Gives a False Sense of Privacy

    著者: Daphne Ippolito, Florian Tramèr, Milad Nasr, Chiyuan Zhang, Matthew Jagielski, Katherine Lee, Christopher A. Choquette-Choo, Nicholas Carlini - arXiv (Cornell University), CoRR 2022 被引用: 108

  18. The Attacker Moves Second: Stronger Adaptive Attacks Bypass Defenses Against Llm Jailbreaks and Prompt Injections

    著者: Milad Nasr, Nicholas Carlini, Chawin Sitawarin, Sander V. Schulhoff, Jamie Hayes, Michael Ilie, Juliette Pluto, Shuang Song, Harsh Chaudhari, Ilia Shumailov, Abhradeep Thakurta, Kai Yuanqing Xiao, Andreas Terzis, Florian Tramèr - ArXiv.org, CoRR 2025 被引用: 73

  19. Obfuscated Gradients Give a False Sense of Security: Circumventing Defenses to Adversarial Examples

    著者: Anish Athalye, Nicholas Carlini, David A. Wagner - ICML 2018 被引用: 3,568

  20. Poisoning and Backdooring Contrastive Learning

    著者: Nicholas Carlini, Andreas Terzis - ICLR 2022 被引用: 224

  21. Backdoor Attacks for In-Context Learning with Language Models

    著者: Nikhil Kandpal, Matthew Jagielski, Florian Tramèr, Nicholas Carlini - arXiv (Cornell University), CoRR 2023 被引用: 64

  22. cleverhans v0.1: an adversarial machine learning library

    著者: Nicolas Papernot, Fartash Faghri, Nicholas Carlini, Ian Goodfellow, Reuben Feinman, Alexey Kurakin, Cihang Xie, Yash Sharma, T. B. Brown, Aurko Roy, Alexander Matyasko, Vahid Behzadan, Karen Hambardzumyan, Zhishuai Zhang, Yi-Lin Juang, Zhi Li, Ryan Sheatsley, Abhibhav Garg, Jonathan Uesato, Willi Gierke, Yinpeng Dong, David Berthelot, Paul Hendricks, Jonas Rauber, Rujun Long, Patrick McDaniel - arXiv (Cornell University), CoRR 2016 被引用: 488

  23. Counterfactual Memorization in Neural Language Models

    著者: Chiyuan Zhang, Daphne Ippolito, Katherine Lee, Matthew Jagielski, Florian Tramèr, Nicholas Carlini - Advances in Neural Information Processing Systems 36, NeurIPS 2023 被引用: 203

  24. Poisoning Attacks on LLMs Require a Near-constant Number of Poison Samples

    著者: Alexandra Souly, Javier Rando, Ed Chapman, Xander Davies, Burak Hasircioglu, Ezzeldin Shereen, Carlos Mougan, Vasilios Mavroudis, Erik Jones, Chris Hicks, Nicholas Carlini, Yarin Gal, Robert Kirk - ArXiv.org, CoRR 2025 被引用: 50