「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Precision Guided Approach to Mitigate Data Poisoning Attacks in Federated Learning

投稿日: 2024年4月8日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、参加者が機密データのプ … 続きを読む →

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Evaluating Adversarial Robustness: A Comparison Of FGSM, Carlini-Wagner Attacks, And The Role of Distillation as Defense Mechanism

投稿日: 2024年4月8日 作成者: jarxiv

要約 この技術レポートでは、特に画像分類に利用されるディープ ニューラル ネット … 続きを読む →

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Watermark-based Detection and Attribution of AI-Generated Content

投稿日: 2024年4月8日 作成者: jarxiv

要約 Google、Microsoft、OpenAI などのいくつかの企業は、A … 続きを読む →

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Approximate Gradient Coding for Privacy-Flexible Federated Learning with Non-IID Data

投稿日: 2024年4月5日 作成者: jarxiv

要約 本研究では、連合学習における非IIDデータとはぐれ者／脱落者の課題に焦点を … 続きを読む →

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SoK: Unintended Interactions among Machine Learning Defenses and Risks

投稿日: 2024年4月5日 作成者: jarxiv

要約 機械学習（ML）モデルは、セキュリティ、プライバシー、公平性に対するリスク … 続きを読む →

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Red Teaming GPT-4V: Are GPT-4V Safe Against Uni/Multi-Modal Jailbreak Attacks?

投稿日: 2024年4月5日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル（Large Language Models: LLM）を … 続きを読む →

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Differentially Private Non-Convex Optimization under the KL Condition with Optimal Rates

投稿日: 2024年4月4日 作成者: jarxiv

要約 KL (Kurdyka-{L}ojasiewicz) 条件を満たす損失の私 … 続きを読む →

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Guarantees of confidentiality via Hammersley-Chapman-Robbins bounds

投稿日: 2024年4月4日 作成者: jarxiv

要約 ディープニューラルネットワークを使った推論中のプライバシー保護は、最終的な … 続きを読む →

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The VoicePrivacy 2024 Challenge Evaluation Plan

投稿日: 2024年4月4日 作成者: jarxiv

要約 この課題の課題は、言語的な内容や感情の状態を保護しつつ、話者の声の身元を隠 … 続きを読む →

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Privacy-Aware Semantic Cache for Large Language Models

投稿日: 2024年4月4日 作成者: jarxiv

要約 ChatGPTやLlama2のような大規模言語モデル（LLM）は、自然言語 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.DC, cs.LG, I.2.7 | Privacy-Aware Semantic Cache for Large Language Models はコメントを受け付けていません