「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Certifiable Black-Box Attacks with Randomized Adversarial Examples: Breaking Defenses with Provable Confidence

投稿日: 2024年7月8日 作成者: jarxiv

要約 ブラックボックス敵対的攻撃は、機械学習モデルを破壊する強力な可能性を示して … 続きを読む →

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Waterfall: Framework for Robust and Scalable Text Watermarking

投稿日: 2024年7月8日 作成者: jarxiv

要約 特に、大規模言語モデル（LLM）による言い換えや、著作権で保護されたテキス … 続きを読む →

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An AI Architecture with the Capability to Classify and Explain Hardware Trojans

投稿日: 2024年7月8日 作成者: jarxiv

要約 機械学習（ML）技術に基づくハードウェア型トロイの木馬検知手法は、主に疑わ … 続きを読む →

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Artwork Protection Against Neural Style Transfer Using Locally Adaptive Adversarial Color Attack

投稿日: 2024年7月8日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル・スタイル・トランスファー（NST）は、ある画像のスタイルと別の … 続きを読む →

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Correlated Privacy Mechanisms for Differentially Private Distributed Mean Estimation

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 差分プライバシ分散平均推定(DP-DME)は、プライバシを保護する連合学習 … 続きを読む →

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Mind the Privacy Unit! User-Level Differential Privacy for Language Model Fine-Tuning

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル(LLM)は、多様な領域にわたる複雑なタスクに取り組むため … 続きを読む →

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SOS! Soft Prompt Attack Against Open-Source Large Language Models

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 オープンソースの大規模言語モデル(LLM)は、カスタマイズや微調整が可能で … 続きを読む →

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Self-Evaluation as a Defense Against Adversarial Attacks on LLMs

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 LLMがデリケートで人間と接する場面で導入される場合、安全でない、偏った、 … 続きを読む →

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Protecting Privacy in Classifiers by Token Manipulation

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 言語モデルをリモートサービスとして使用することは、信頼できないプロバイダー … 続きを読む →

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Revisiting the Performance of Deep Learning-Based Vulnerability Detection on Realistic Datasets

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 ソフトウェアの脆弱性が日常的なソフトウェアシステムに与える影響は大きい。脆 … 続きを読む →

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