「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

The Adversarial Implications of Variable-Time Inference

投稿日: 2023年9月6日 作成者: jarxiv

要約 機械学習 (ML) モデルは、予測の整合性やトレーニング データのプライバ … 続きを読む →

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When Measures are Unreliable: Imperceptible Adversarial Perturbations toward Top-$k$ Multi-Label Learning

投稿日: 2023年9月6日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ニューラル ネットワークの大成功により、敵対的学習は、マルチクラ … 続きを読む →

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Baseline Defenses for Adversarial Attacks Against Aligned Language Models

投稿日: 2023年9月6日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデルが急速に普及するにつれて、そのセキュリティの脆弱性を理解す … 続きを読む →

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Advancing Personalized Federated Learning: Group Privacy, Fairness, and Beyond

投稿日: 2023年9月4日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning（FL）は、機械学習モデルを分散協調的 … 続きを読む →

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Interactive and Concentrated Differential Privacy for Bandits

投稿日: 2023年9月4日 作成者: jarxiv

要約 バンディットは、インタラクティブな学習スキームや最新のレコメンダーシステム … 続きを読む →

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LLM in the Shell: Generative Honeypots

投稿日: 2023年9月4日 作成者: jarxiv

要約 ハニーポットはサイバーセキュリティにおいて不可欠なツールである。しかし、ハ … 続きを読む →

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Image Hijacking: Adversarial Images can Control Generative Models at Runtime

投稿日: 2023年9月4日 作成者: jarxiv

要約 基礎モデルは悪意あるアクターから安全か？この研究では、視覚言語モデル（VL … 続きを読む →

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Why do universal adversarial attacks work on large language models?: Geometry might be the answer

投稿日: 2023年9月4日 作成者: jarxiv

要約 創発的な能力を持つトランスフォーマーベースの大規模言語モデルは、社会でます … 続きを読む →

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Baseline Defenses for Adversarial Attacks Against Aligned Language Models

投稿日: 2023年9月4日 作成者: jarxiv

要約 ラージ・ランゲージ・モデルが急速にユビキタスになるにつれて、そのセキュリテ … 続きを読む →

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Temporal-Distributed Backdoor Attack Against Video Based Action Recognition

投稿日: 2023年9月4日 作成者: jarxiv

要約 ディープニューラルネットワーク（DNN）は、ビデオアクション認識を含む様々 … 続きを読む →

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