「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Deciphering the Definition of Adversarial Robustness for post-hoc OOD Detectors

投稿日: 2024年6月24日 作成者: jarxiv

要約 現実世界のシナリオに深層学習モデルを安全に導入するには、分布外 (OOD) … 続きを読む →

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Landscape More Secure Than Portrait? Zooming Into the Directionality of Digital Images With Security Implications

投稿日: 2024年6月24日 作成者: jarxiv

要約 ソース画像がキャプチャされる方向は、ダウンストリーム アプリケーションでの … 続きを読む →

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Certified Robust Accuracy of Neural Networks Are Bounded due to Bayes Errors

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 敵対的な例は、ニューラル ネットワーク上に構築された多くの重要なシステムに … 続きを読む →

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The Fire Thief Is Also the Keeper: Balancing Usability and Privacy in Prompts

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 オンライン チャットボットの急速な導入は、人工知能の大幅な進歩を表していま … 続きを読む →

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Mind the Privacy Unit! User-Level Differential Privacy for Language Model Fine-Tuning

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、さまざまなドメインにわたる複雑なタスクに … 続きを読む →

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PostMark: A Robust Blackbox Watermark for Large Language Models

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 LLM で生成されたテキストを検出する最も効果的な手法は、モデルのデコード … 続きを読む →

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DREW : Towards Robust Data Provenance by Leveraging Error-Controlled Watermarking

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 データの出所を特定することは、データ所有権の保護、メディアフォレンジック、 … 続きを読む →

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On Differentially Private Subspace Estimation in a Distribution-Free Setting

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 プライベート データ分析は、コストの増加につながる、次元の呪いとして知られ … 続きを読む →

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Leveraging Generative Models for Covert Messaging: Challenges and Tradeoffs for ‘Dead-Drop’ Deployments

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 人間が作成したコンテンツの最先端の生成モデルは、ステガノグラフィー通信への … 続きを読む →

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Jailbreaking Leading Safety-Aligned LLMs with Simple Adaptive Attacks

投稿日: 2024年6月19日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、安全性を重視した最新の LLM であっても、単純な適応ジェイルブ … 続きを読む →

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