cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Breaking Agents: Compromising Autonomous LLM Agents Through Malfunction Amplification

要約 最近、大規模言語モデル (LLM) に基づいて構築された自律エージェントが … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.LG | Breaking Agents: Compromising Autonomous LLM Agents Through Malfunction Amplification はコメントを受け付けていません

Enabling Contextual Soft Moderation on Social Media through Contrastive Textual Deviation

要約 自動化されたソフト モデレーション システムは、投稿が虚偽の主張を支持して … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CR | Enabling Contextual Soft Moderation on Social Media through Contrastive Textual Deviation はコメントを受け付けていません

Synthetic Image Learning: Preserving Performance and Preventing Membership Inference Attacks

要約 生成人工知能は合成データの生成を変革し、医療などの分野で特に重要なデータ不 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.CV, cs.LG | Synthetic Image Learning: Preserving Performance and Preventing Membership Inference Attacks はコメントを受け付けていません

Vulnerabilities in AI-generated Image Detection: The Challenge of Adversarial Attacks

要約 最近の画像合成の進歩、特に GAN と拡散モデルの出現により、偽情報の拡散 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.CV | Vulnerabilities in AI-generated Image Detection: The Challenge of Adversarial Attacks はコメントを受け付けていません

F-KANs: Federated Kolmogorov-Arnold Networks

要約 この論文では、分類タスクにコルモゴロフ・アーノルド・ネットワーク (KAN … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG, cs.NI | F-KANs: Federated Kolmogorov-Arnold Networks はコメントを受け付けていません

Privacy-preserving data release leveraging optimal transport and particle gradient descent

要約 私たちは、医療や政府などの非常に機密性の高い分野で関連するタスクである、保 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.LG | Privacy-preserving data release leveraging optimal transport and particle gradient descent はコメントを受け付けていません

Differentially Private Gradient Flow based on the Sliced Wasserstein Distance

要約 機密トレーニング データのプライバシーを保護することは、特に生成モデリング … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.LG, stat.ML | Differentially Private Gradient Flow based on the Sliced Wasserstein Distance はコメントを受け付けていません

Strong Copyright Protection for Language Models via Adaptive Model Fusion

要約 言語モデルがトレーニング データから著作権で保護された素材を意図せず複製し … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.LG | Strong Copyright Protection for Language Models via Adaptive Model Fusion はコメントを受け付けていません

Efficiently and Effectively: A Two-stage Approach to Balance Plaintext and Encrypted Text for Traffic Classification

要約 暗号化トラフィックの分類は、暗号化されたネットワーク トラフィックに関連付 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CR | Efficiently and Effectively: A Two-stage Approach to Balance Plaintext and Encrypted Text for Traffic Classification はコメントを受け付けていません

Model Agnostic Hybrid Sharding For Heterogeneous Distributed Inference

要約 大規模な AI モデル、特に大規模な言語モデルの急速な成長は、データ プラ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.DC | Model Agnostic Hybrid Sharding For Heterogeneous Distributed Inference はコメントを受け付けていません