「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

On the Learnability of Watermarks for Language Models

投稿日: 2023年12月8日 作成者: jarxiv

要約 言語モデル出力の透かしを使用すると、モデルで生成されたテキストの統計的検出 … 続きを読む →

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Preserving privacy in domain transfer of medical AI models comes at no performance costs: The integral role of differential privacy

投稿日: 2023年12月8日 作成者: jarxiv

要約 医療分野で堅牢かつ効果的な人工知能 (AI) モデルを開発するには、大量の … 続きを読む →

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Memory Triggers: Unveiling Memorization in Text-To-Image Generative Models through Word-Level Duplication

投稿日: 2023年12月7日 作成者: jarxiv

要約 安定拡散モデルなどの拡散ベースのモデルは、高品質、高解像度の画像を生成する … 続きを読む →

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Scaling Laws for Adversarial Attacks on Language Model Activations

投稿日: 2023年12月6日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、言語モデルの活性化をターゲットとした敵対的攻撃のクラスを調査しま … 続きを読む →

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DEPN: Detecting and Editing Privacy Neurons in Pretrained Language Models

投稿日: 2023年12月6日 作成者: jarxiv

要約 膨大な量のデータで事前トレーニングされた大規模な言語モデルは、トレーニング … 続きを読む →

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Can a Tabula Recta provide security in the XXI century?

投稿日: 2023年12月6日 作成者: jarxiv

要約 ユーザーのグループがアクセスできるコンピューターが完全に侵害されるという、 … 続きを読む →

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Federated Learning is Better with Non-Homomorphic Encryption

投稿日: 2023年12月5日 作成者: jarxiv

要約 従来のAI手法では、集中的なデータ収集が必要であったが、ネットワーク通信、 … 続きを読む →

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Accuracy Improvement in Differentially Private Logistic Regression: A Pre-training Approach

投稿日: 2023年12月5日 作成者: jarxiv

要約 機械学習（ML）モデルは学習データセットを記憶することができる。その結果、 … 続きを読む →

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Mitigating Data Injection Attacks on Federated Learning

投稿日: 2023年12月5日 作成者: jarxiv

要約 連合学習は、データのプライバシーを損なうことなく、複数のエンティティがそれ … 続きを読む →

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A Survey on Large Language Model (LLM) Security and Privacy: The Good, the Bad, and the Ugly

投稿日: 2023年12月5日 作成者: jarxiv

要約 GPT-3やBERTなどの大規模言語モデル（LLM）は、自然言語の理解と生 … 続きを読む →

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