DeepKeep Safeguards AI Applications Across LLM, Vision, Spatial Sensing, Human-Machine Interaction and Multimodal Models with AI-Native Security and Trustworthiness

Informazioni relative al progetto

DeepKeep

ID dell’accordo di sovvenzione: 101218086

DOI

10.3030/101218086

Data della firma CE 3 Ottobre 2025

Data di avvio 1 Giugno 2025

Data di completamento 31 Maggio 2027

Finanziato da

• The European Innovation Council (EIC)

Costo totale

Nessun dato

Contributo UE

€ 2 490 250,00

Coordinato da

DEEPKEEP LTD
Israel

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Conference proceedings (2)

Backdoors in Conditional Diffusion: Threats to Responsible Synthetic Data Pipelines

Autori: Raz Lapid, Almog Dubin
Pubblicato in: RDS Workshop, AAAI 2026, 2026
Editore: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
DOI: 10.48550/ARXIV.2507.04726

Activation Steering for Masked Diffusion Language Models

Autori: Adi Shnaidman, Erin Feiglin, Osher Yaari, Efrat Mentel, Amit Levi, Raz Lapid
Pubblicato in: ReALM-GEN Workshop, ICLR 2026
Editore: International Conference on Learning Representations (ICLR)
DOI: 10.48550/ARXIV.2512.24143

Peer reviewed articles (1)

BenchOverflow: Measuring Overflow in Large Language Models via Plain-Text Prompts

Autori: Erin Feiglin, Nir Hutnik, Raz Lapid
Pubblicato in: Transactions on Machine Learning Research (TMLR), ISSN 2835-8856
Editore: Transactions on Machine Learning Research
DOI: 10.48550/ARXIV.2601.08490