「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Can LLM-Generated Misinformation Be Detected?

投稿日: 2023年12月13日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の出現は、変革的な影響を与えました。 しかし … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.HC, cs.LG | Can LLM-Generated Misinformation Be Detected? はコメントを受け付けていません

MalPurifier: Enhancing Android Malware Detection with Adversarial Purification against Evasion Attacks

投稿日: 2023年12月12日 作成者: jarxiv

要約 機械学習 (ML) は、マルウェア攻撃の急速な蔓延によってもたらされる増大 … 続きを読む →

カテゴリー: 62, cs.AI, cs.CR, cs.LG, I.2.1 | MalPurifier: Enhancing Android Malware Detection with Adversarial Purification against Evasion Attacks はコメントを受け付けていません

Sparse but Strong: Crafting Adversarially Robust Graph Lottery Tickets

投稿日: 2023年12月12日 作成者: jarxiv

要約 スパース隣接行列とスパース グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG | Sparse but Strong: Crafting Adversarially Robust Graph Lottery Tickets はコメントを受け付けていません

Membership Inference Attacks on Diffusion Models via Quantile Regression

投稿日: 2023年12月11日 作成者: jarxiv

要約 最近、拡散モデルは高品質の出力のため、画像合成用のツールとして人気がありま … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.LG | Membership Inference Attacks on Diffusion Models via Quantile Regression はコメントを受け付けていません

Topology-Based Reconstruction Prevention for Decentralised Learning

投稿日: 2023年12月11日 作成者: jarxiv

要約 分散型学習は、データと調整の両方がユーザーに分散されるフェデレーション ラ … 続きを読む →

カテゴリー: C.2.4; D.4.6; G.2.2, cs.CR, cs.DC, cs.DM, cs.LG | Topology-Based Reconstruction Prevention for Decentralised Learning はコメントを受け付けていません

On the Trustworthiness Landscape of State-of-the-art Generative Models: A Survey and Outlook

投稿日: 2023年12月11日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルと大規模言語モデルは最先端の生成モデルとして登場し、人間の生活の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.CV, cs.LG | On the Trustworthiness Landscape of State-of-the-art Generative Models: A Survey and Outlook はコメントを受け付けていません

Critical Analysis of 5G Networks Traffic Intrusion using PCA, t-SNE and UMAP Visualization and Classifying Attacks

投稿日: 2023年12月11日 作成者: jarxiv

要約 ネットワーク、脅威モデル、悪意のある行為者は急速に進歩しています。 5G … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR | Critical Analysis of 5G Networks Traffic Intrusion using PCA, t-SNE and UMAP Visualization and Classifying Attacks はコメントを受け付けていません

BELT: Old-School Backdoor Attacks can Evade the State-of-the-Art Defense with Backdoor Exclusivity Lifting

投稿日: 2023年12月11日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) は、攻撃者が誤った分類を引 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR | BELT: Old-School Backdoor Attacks can Evade the State-of-the-Art Defense with Backdoor Exclusivity Lifting はコメントを受け付けていません

SA-Attack: Improving Adversarial Transferability of Vision-Language Pre-training Models via Self-Augmentation

投稿日: 2023年12月11日 作成者: jarxiv

要約 現在の Visual-Language Pre-training (VLP … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.CV, cs.LG | SA-Attack: Improving Adversarial Transferability of Vision-Language Pre-training Models via Self-Augmentation はコメントを受け付けていません

Canaries and Whistles: Resilient Drone Communication Networks with (or without) Deep Reinforcement Learning

投稿日: 2023年12月11日 作成者: jarxiv

要約 過酷な環境に耐えられる通信ネットワークは、災害救援活動にとって非常に重要で … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG | Canaries and Whistles: Resilient Drone Communication Networks with (or without) Deep Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません