cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Flow-based Detection of Botnets through Bio-inspired Optimisation of Machine Learning

要約 ボットネットは自律的に感染、伝播、通信、ボットネット内の他のメンバーとの連 … 続きを読む

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Towards Secure and Private AI: A Framework for Decentralized Inference

要約 ヘルスケア、金融、セキュリティなどの重要な分野における ML モデルの急速 … 続きを読む

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Image-Based Malware Classification Using QR and Aztec Codes

要約 近年、マルウェア検出に画像ベースの技術を使用することが注目を集めており、実 … 続きを読む

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Differentially Private Low-dimensional Synthetic Data from High-dimensional Datasets

要約 差分プライベート合成データは、個人に関する機密情報を保護しながらデータ分析 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.DS, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.TH | コメントする

Protecting Confidentiality, Privacy and Integrity in Collaborative Learning

要約 効果的な機械学習 (ML) トレーニングを促進するには、データセット所有者 … 続きを読む

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Training Data Reconstruction: Privacy due to Uncertainty?

要約 ニューラル ネットワークのパラメーターからトレーニング データを再構築でき … 続きを読む

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Graph Agent Network: Empowering Nodes with Inference Capabilities for Adversarial Resilience

要約 グローバル最適化によるエンドツーエンドのトレーニングにより、ノード分類のた … 続きを読む

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AdvWave: Stealthy Adversarial Jailbreak Attack against Large Audio-Language Models

要約 大規模音声言語モデル (LALM) の最近の進歩により、音声ベースのユーザ … 続きを読む

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DeMem: Privacy-Enhanced Robust Adversarial Learning via De-Memorization

要約 敵対的な堅牢性、つまりエラーを引き起こす操作された入力に耐えるモデルの能力 … 続きを読む

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Privacy-Preserving Customer Support: A Framework for Secure and Scalable Interactions

要約 顧客サポートにおける人工知能 (AI) への依存の高まりにより、業務効率と … 続きを読む

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