「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

RoBIC: A benchmark suite for assessing classifiers robustness

投稿日: 2023年3月23日 作成者: jarxiv

要約 敵対的攻撃の発展に伴い、多くの防御策が登場しました。 それに応じてモデルを … 続きを読む →

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Reliable and Efficient Evaluation of Adversarial Robustness for Deep Hashing-Based Retrieval

投稿日: 2023年3月23日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ハッシングは、その効率と有効性から大量の画像検索に広く適用されて … 続きを読む →

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The Threat of Adversarial Attacks on Machine Learning in Network Security — A Survey

投稿日: 2023年3月22日 作成者: jarxiv

要約 機械学習モデルにより、多くの意思決定支援システムがより高速で、より正確で、 … 続きを読む →

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Poisoning Attacks in Federated Edge Learning for Digital Twin 6G-enabled IoTs: An Anticipatory Study

投稿日: 2023年3月22日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド エッジ ラーニングは、デジタル ツイン 6G 対応のモノ … 続きを読む →

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Privacy-Preserving Tree-Based Inference with Fully Homomorphic Encryption

投稿日: 2023年3月22日 作成者: jarxiv

要約 プライバシー強化技術 (PET) は、データ分析を可能にしながらデータのプ … 続きを読む →

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Adversarial Attacks against Binary Similarity Systems

投稿日: 2023年3月21日 作成者: jarxiv

要約 近年、バイナリ解析は、ソフトウェアを検査し、そのセキュリティを保証するため … 続きを読む →

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Benchmarking Robustness of 3D Object Detection to Common Corruptions in Autonomous Driving

投稿日: 2023年3月21日 作成者: jarxiv

要約 3Dオブジェクト検出は、自動運転において周囲を認識する重要なタスクです。 … 続きを読む →

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A set of semantic data flow diagrams and its security analysis based on ontologies and knowledge graphs

投稿日: 2023年3月21日 作成者: jarxiv

要約 長い間、脅威のモデル化は手動の複雑なプロセスとして扱われてきました。 しか … 続きを読む →

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Make Landscape Flatter in Differentially Private Federated Learning

投稿日: 2023年3月21日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) での推論攻撃を防御し、機密情報の漏 … 続きを読む →

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Privately Fine-Tuning Large Language Models with Differential Privacy

投稿日: 2023年3月21日 作成者: jarxiv

要約 事前トレーニング済みの大規模言語モデル (LLM) は、複雑な AI タス … 続きを読む →

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