「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Federated Learning via Decentralized Dataset Distillation in Resource-Constrained Edge Environments

投稿日: 2023年5月22日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニングでは、ネットワーク化されたすべてのクライアント … 続きを読む →

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Towards Achieving Near-optimal Utility for Privacy-Preserving Federated Learning via Data Generation and Parameter Distortion

投稿日: 2023年5月22日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) を使用すると、参加者はプライベート … 続きを読む →

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DAP: A Dynamic Adversarial Patch for Evading Person Detectors

投稿日: 2023年5月22日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、GAN を使用せずに自然主義的な敵対的パッチを生成するための … 続きを読む →

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Understanding how Differentially Private Generative Models Spend their Privacy Budget

投稿日: 2023年5月19日 作成者: jarxiv

要約 Differential Privacy (DP) でトレーニングされた生 … 続きを読む →

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Deep PackGen: A Deep Reinforcement Learning Framework for Adversarial Network Packet Generation

投稿日: 2023年5月19日 作成者: jarxiv

要約 人工知能 (AI) および機械学習 (ML) アルゴリズムの最近の進歩は、 … 続きを読む →

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Attacks on Online Learners: a Teacher-Student Analysis

投稿日: 2023年5月19日 作成者: jarxiv

要約 機械学習モデルが敵対的攻撃に対して脆弱であることはよく知られています。つま … 続きを読む →

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Multi-step Jailbreaking Privacy Attacks on ChatGPT

投稿日: 2023年5月19日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の急速な進歩により、適切なプロンプトがあれば … 続きを読む →

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FedComm: Federated Learning as a Medium for Covert Communication

投稿日: 2023年5月18日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ラーニングの導入に関連するプライバシーへの影響を軽減するソリュー … 続きを読む →

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Raising the Bar for Certified Adversarial Robustness with Diffusion Models

投稿日: 2023年5月18日 作成者: jarxiv

要約 敵対的攻撃に対する認定された防御は、モデルの堅牢性に関する正式な保証を提供 … 続きを読む →

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SALSA PICANTE: a machine learning attack on LWE with binary secrets

投稿日: 2023年5月17日 作成者: jarxiv

要約 Learning with Errors (LWE) は、提案されている多 … 続きを読む →

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