「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Performance Evaluation of Knowledge Graph Embedding Approaches under Non-adversarial Attacks

投稿日: 2024年7月10日 作成者: jarxiv

要約 ナレッジ グラフ エンベディング (KGE) は、離散的なナレッジ グラフ … 続きを読む →

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A Differentially Private Blockchain-Based Approach for Vertical Federated Learning

投稿日: 2024年7月10日 作成者: jarxiv

要約 分散型アプリケーションに検証可能性とプライバシーの保証を提供する、Diff … 続きを読む →

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VEXIR2Vec: An Architecture-Neutral Embedding Framework for Binary Similarity

投稿日: 2024年7月10日 作成者: jarxiv

要約 バイナリの類似性には、2 つのバイナリ プログラムが同様の機能を示している … 続きを読む →

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ICLGuard: Controlling In-Context Learning Behavior for Applicability Authorization

投稿日: 2024年7月10日 作成者: jarxiv

要約 インコンテキスト学習 (ICL) は、大規模言語モデル (LLM) の機能 … 続きを読む →

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A Unified Learn-to-Distort-Data Framework for Privacy-Utility Trade-off in Trustworthy Federated Learning

投稿日: 2024年7月10日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、まず、ベイジアン プライバシー定義と総変動距離プライバシー定 … 続きを読む →

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Prompting Techniques for Secure Code Generation: A Systematic Investigation

投稿日: 2024年7月10日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、開発者が自然言語 (NL) 命令からコー … 続きを読む →

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Does CLIP Know My Face?

投稿日: 2024年7月10日 作成者: jarxiv

要約 さまざまなアプリケーションでのディープラーニングの台頭により、トレーニング … 続きを読む →

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Explainable Hyperdimensional Computing for Balancing Privacy and Transparency in Additive Manufacturing Monitoring

投稿日: 2024年7月10日 作成者: jarxiv

要約 学習モデルと組み合わせた現場センシングは、積層造形 (AM) プロセスにお … 続きを読む →

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Byzantine-Resilient Secure Aggregation for Federated Learning Without Privacy Compromises

投稿日: 2024年7月9日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、大規模な機械学習において大きな … 続きを読む →

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T2VSafetyBench: Evaluating the Safety of Text-to-Video Generative Models

投稿日: 2024年7月9日 作成者: jarxiv

要約 Sora の最近の開発は、テキストからビデオへの (T2V) 世代の新時代 … 続きを読む →

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