「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Blink: Link Local Differential Privacy in Graph Neural Networks via Bayesian Estimation

投稿日: 2023年9月7日 作成者: jarxiv

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、さまざまなグラフ推論タス … 続きを読む →

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Certifying LLM Safety against Adversarial Prompting

投稿日: 2023年9月7日 作成者: jarxiv

要約 一般向けにリリースされた大規模言語モデル (LLM) には、出力の安全性を … 続きを読む →

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Fake detection in imbalance dataset by Semi-supervised learning with GAN

投稿日: 2023年9月7日 作成者: jarxiv

要約 ソーシャルメディアが急速に成長するにつれて、ハラスメントはより蔓延しており … 続きを読む →

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Efficient Query-Based Attack against ML-Based Android Malware Detection under Zero Knowledge Setting

投稿日: 2023年9月7日 作成者: jarxiv

要約 Android オペレーティング システムの普及により、悪意のある And … 続きを読む →

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Hide and Seek (HaS): A Lightweight Framework for Prompt Privacy Protection

投稿日: 2023年9月7日 作成者: jarxiv

要約 多くの企業が、ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) に基づく … 続きを読む →

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Towards Privacy-Aware Causal Structure Learning in Federated Setting

投稿日: 2023年9月7日 作成者: jarxiv

要約 因果構造学習は広く研究されており、機械学習やさまざまなアプリケーションで広 … 続きを読む →

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Proceedings of the 2nd International Workshop on Adaptive Cyber Defense

投稿日: 2023年9月7日 作成者: jarxiv

要約 適応型サイバー防御に関する第 2 回国際ワークショップがフロリダ州のフロリ … 続きを読む →

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Enhancing Adversarial Attacks: The Similar Target Method

投稿日: 2023年9月7日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ニューラル ネットワークは敵対的な例に対して脆弱であり、モデルの … 続きを読む →

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zPROBE: Zero Peek Robustness Checks for Federated Learning

投稿日: 2023年9月6日 作成者: jarxiv

要約 プライバシーを保護したフェデレーテッド ラーニングにより、複数のユーザーが … 続きを読む →

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BAGM: A Backdoor Attack for Manipulating Text-to-Image Generative Models

投稿日: 2023年9月6日 作成者: jarxiv

要約 テキストから画像への生成人工知能 (AI) の人気の高まりは、広く一般の関 … 続きを読む →

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