「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Some Targets Are Harder to Identify than Others: Quantifying the Target-dependent Membership Leakage

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 メンバーシップ推論（MI）ゲームでは、攻撃者がターゲットポイントがアルゴリ … 続きを読む →

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The Last Iterate Advantage: Empirical Auditing and Principled Heuristic Analysis of Differentially Private SGD

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 最後の反復のみが放出され、中間繰り返しが隠されたままである設定で、騒々しい … 続きを読む →

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Get my drift? Catching LLM Task Drift with Activation Deltas

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 LLMは、外部ソースからのデータに基づいてユーザー命令を実行するために、検 … 続きを読む →

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Fundamental Limits of Hierarchical Secure Aggregation with Cyclic User Association

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 セキュアな集約は、クラウドサーバーが多数のクライアントのローカル訓練を受け … 続きを読む →

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Mark Your LLM: Detecting the Misuse of Open-Source Large Language Models via Watermarking

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 LLAMA3のようなオープンソースの大手言語モデル（LLM）がより能力が高 … 続きを読む →

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X-Boundary: Establishing Exact Safety Boundary to Shield LLMs from Multi-Turn Jailbreaks without Compromising Usability

投稿日: 2025年3月7日 作成者: jarxiv

要約 LLMSの安全アライメント技術の急速な発展にもかかわらず、マルチターンの脱 … 続きを読む →

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Towards Trustworthy Federated Learning

投稿日: 2025年3月6日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、連邦学習（FL）における3つの重要な信頼できる課題に対処 … 続きを読む →

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PacketCLIP: Multi-Modal Embedding of Network Traffic and Language for Cybersecurity Reasoning

投稿日: 2025年3月6日 作成者: jarxiv

要約 交通分類はサイバーセキュリティに不可欠ですが、暗号化されたトラフィックは重 … 続きを読む →

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Token-Level Privacy in Large Language Models

投稿日: 2025年3月6日 作成者: jarxiv

要約 言語モデルをリモートサービスとして使用するには、個人情報を外部プロバイダー … 続きを読む →

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Improving LLM Safety Alignment with Dual-Objective Optimization

投稿日: 2025年3月6日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）の既存のトレーニング時間安全アライメント手法は … 続きを読む →

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