「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

How to DP-fy ML: A Practical Guide to Machine Learning with Differential Privacy

投稿日: 2023年3月2日 作成者: jarxiv

要約 ML モデルは、実世界のアプリケーションで広く使用されており、常に研究の焦 … 続きを読む →

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CANIFE: Crafting Canaries for Empirical Privacy Measurement in Federated Learning

投稿日: 2023年3月2日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、クライアントが生データ … 続きを読む →

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Privacy of Noisy Stochastic Gradient Descent: More Iterations without More Privacy Loss

投稿日: 2023年3月1日 作成者: jarxiv

要約 機械学習の中心的な問題は、機密性の高いユーザー データでモデルをトレーニン … 続きを読む →

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FreeEagle: Detecting Complex Neural Trojans in Data-Free Cases

投稿日: 2023年3月1日 作成者: jarxiv

要約 バックドア攻撃とも呼ばれるディープ ニューラル ネットワークに対するトロイ … 続きを読む →

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Steganography of Steganographic Networks

投稿日: 2023年3月1日 作成者: jarxiv

要約 ステガノグラフィーは、2 者間の秘密通信のための技術です。 ディープ ニュ … 続きを読む →

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Backdoor Attacks Against Deep Image Compression via Adaptive Frequency Trigger

投稿日: 2023年3月1日 作成者: jarxiv

要約 最近の深層学習ベースの圧縮方法は、従来のアプローチと比較して優れたパフォー … 続きを読む →

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On Differentially Private Federated Linear Contextual Bandits

投稿日: 2023年2月28日 作成者: jarxiv

要約 差分プライバシー下でのクロスサイロ連合線形コンテキスト バンディット (L … 続きを読む →

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Data Isotopes for Data Provenance in DNNs

投稿日: 2023年2月28日 作成者: jarxiv

要約 今日、データを大量に消費するディープ ニューラル ネットワーク (DNN) … 続きを読む →

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Proof-of-Contribution-Based Design for Collaborative Machine Learning on Blockchain

投稿日: 2023年2月28日 作成者: jarxiv

要約 ローカルのプライベート データと関心のあるデータ所有者 (つまりトレーナー … 続きを読む →

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Implicit Poisoning Attacks in Two-Agent Reinforcement Learning: Adversarial Policies for Training-Time Attacks

投稿日: 2023年2月28日 作成者: jarxiv

要約 標的型ポイズニング攻撃では、攻撃者はエージェントと環境の相互作用を操作して … 続きを読む →

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