「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Quantifying Bias in Text-to-Image Generative Models

投稿日: 2023年12月21日 作成者: jarxiv

要約 Text-to-Image (T2I) モデルのバイアスは、不公平な社会的 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.CV | Quantifying Bias in Text-to-Image Generative Models はコメントを受け付けていません

Sharing is CAIRing: Characterizing Principles and Assessing Properties of Universal Privacy Evaluation for Synthetic Tabular Data

投稿日: 2023年12月20日 作成者: jarxiv

要約 データ共有は、多くの分野、特に医療分野での革新的な進歩に必要不可欠です。 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.CY, cs.LG | Sharing is CAIRing: Characterizing Principles and Assessing Properties of Universal Privacy Evaluation for Synthetic Tabular Data はコメントを受け付けていません

Towards an in-depth detection of malware using distributed QCNN

投稿日: 2023年12月20日 作成者: jarxiv

要約 マルウェアの検出は現在のサイバーセキュリティの重要なテーマであり、新しいマ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, quant-ph | Towards an in-depth detection of malware using distributed QCNN はコメントを受け付けていません

Anonymizing Speech: Evaluating and Designing Speaker Anonymization Techniques

投稿日: 2023年12月20日 作成者: jarxiv

要約 音声ユーザー インターフェイスの使用の増加により、音声データの収集と保存が … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.SD, eess.AS | Anonymizing Speech: Evaluating and Designing Speaker Anonymization Techniques はコメントを受け付けていません

Bypassing the Safety Training of Open-Source LLMs with Priming Attacks

投稿日: 2023年12月20日 作成者: jarxiv

要約 最近 LLM の人気が高まっているため、LLM の安全トレーニングの必要性 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.LG | Bypassing the Safety Training of Open-Source LLMs with Priming Attacks はコメントを受け付けていません

Analisis Eksploratif Dan Augmentasi Data NSL-KDD Menggunakan Deep Generative Adversarial Networks Untuk Meningkatkan Performa Algoritma Extreme Gradient Boosting Dalam Klasifikasi Jenis Serangan Siber

投稿日: 2023年12月19日 作成者: jarxiv

要約 この研究は、NSL-KDD データセットを強化するためのディープ敵対的生成 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR | Analisis Eksploratif Dan Augmentasi Data NSL-KDD Menggunakan Deep Generative Adversarial Networks Untuk Meningkatkan Performa Algoritma Extreme Gradient Boosting Dalam Klasifikasi Jenis Serangan Siber はコメントを受け付けていません

No-Skim: Towards Efficiency Robustness Evaluation on Skimming-based Language Models

投稿日: 2023年12月19日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の計算コストとエネルギー消費を削減するために … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CR | No-Skim: Towards Efficiency Robustness Evaluation on Skimming-based Language Models はコメントを受け付けていません

LLMs Can Understand Encrypted Prompt: Towards Privacy-Computing Friendly Transformers

投稿日: 2023年12月18日 作成者: jarxiv

要約 コミュニティは、サーバー クライアント設定でトランスフォーマー ベースの大 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CR, cs.LG | LLMs Can Understand Encrypted Prompt: Towards Privacy-Computing Friendly Transformers はコメントを受け付けていません

No-Skim: Towards Efficiency Robustness Evaluation on Skimming-based Language Models

投稿日: 2023年12月18日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の計算コストとエネルギー消費を削減するために … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CR | No-Skim: Towards Efficiency Robustness Evaluation on Skimming-based Language Models はコメントを受け付けていません

Binary Code Summarization: Benchmarking ChatGPT/GPT-4 and Other Large Language Models

投稿日: 2023年12月18日 作成者: jarxiv

要約 バイナリ コードの要約は、コードのセマンティクスを理解するのに非常に貴重で … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CR, cs.LG, cs.SE | Binary Code Summarization: Benchmarking ChatGPT/GPT-4 and Other Large Language Models はコメントを受け付けていません