「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Byzantine-resilient Federated Learning With Adaptivity to Data Heterogeneity

投稿日: 2024年3月28日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、悪意のあるビザンチン攻撃とデータの異質性が存在する場合の … 続きを読む →

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The Impact of Uniform Inputs on Activation Sparsity and Energy-Latency Attacks in Computer Vision

投稿日: 2024年3月28日 作成者: jarxiv

要約 現在、リソース効率は機械学習にとって重要な役割を果たしています。 エネルギ … 続きを読む →

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Secure Aggregation is Not Private Against Membership Inference Attacks

投稿日: 2024年3月27日 作成者: jarxiv

要約 安全な集約 (SecAgg) は、フェデレーテッド ラーニングで一般的に使 … 続きを読む →

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Differentially private multivariate medians

投稿日: 2024年3月27日 作成者: jarxiv

要約 最新のデータ分析には、厳格なプライバシー保証を満たす統計ツールが必要です。 … 続きを読む →

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Optimization-based Prompt Injection Attack to LLM-as-a-Judge

投稿日: 2024年3月27日 作成者: jarxiv

要約 LLM-as-a-Judge は、大規模言語モデル (LLM) を使用して … 続きを読む →

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DataCook: Crafting Anti-Adversarial Examples for Healthcare Data Copyright Protection

投稿日: 2024年3月27日 作成者: jarxiv

要約 医療の分野では、著作権保護と第三者による不正使用という課題がますます深刻に … 続きを読む →

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Analyzing the Quality Attributes of AI Vision Models in Open Repositories Under Adversarial Attacks

投稿日: 2024年3月27日 作成者: jarxiv

要約 AI モデルは急速に進化するため、HuggingFace などのオープン … 続きを読む →

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Can ChatGPT Detect DeepFakes? A Study of Using Multimodal Large Language Models for Media Forensics

投稿日: 2024年3月27日 作成者: jarxiv

要約 AI によって生成されたメディア コンテンツを指すディープフェイクは、偽情 … 続きを読む →

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Evaluating the Efficacy of Prompt-Engineered Large Multimodal Models Versus Fine-Tuned Vision Transformers in Image-Based Security Applications

投稿日: 2024年3月27日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の成功により、Gemini-pro などの大 … 続きを読む →

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Let Real Images be as a Judger, Spotting Fake Images Synthesized with Generative Models

投稿日: 2024年3月26日 作成者: jarxiv

要約 ここ数年、生成モデルは、品質と多様性の両方でリアルな画像 (つまり、顔の画 … 続きを読む →

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