「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Can LLMs Obfuscate Code? A Systematic Analysis of Large Language Models into Assembly Code Obfuscation

投稿日: 2025年1月30日 作成者: jarxiv

要約 マルウェアの著者は、多くの場合、コード難読化を採用して、マルウェアを検出し … 続きを読む →

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Large Language Models and Code Security: A Systematic Literature Review

投稿日: 2025年1月30日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は、脆弱性の検出や修正などのセキュリティ関連の … 続きを読む →

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Improving Your Model Ranking on Chatbot Arena by Vote Rigging

投稿日: 2025年1月30日 作成者: jarxiv

要約 Chatbot Arenaは、ペアワイズバトルごとにLLMを評価するための … 続きを読む →

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

投稿日: 2025年1月30日 作成者: jarxiv

要約 分散除外（OOD）入力の検出は、実際のシナリオに深い学習モデルを安全に展開 … 続きを読む →

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Federated Learning With Individualized Privacy Through Client Sampling

投稿日: 2025年1月30日 作成者: jarxiv

要約 ユーザーデータ収集に関する懸念が高まっているため、個別のプライバシーは、多 … 続きを読む →

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Few Edges Are Enough: Few-Shot Network Attack Detection with Graph Neural Networks

投稿日: 2025年1月29日 作成者: jarxiv

要約 グラフニューラルネットワーク（GNNS）を使用してサイバー攻撃を検出すると … 続きを読む →

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Can Watermarked LLMs be Identified by Users via Crafted Prompts?

投稿日: 2025年1月29日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）のテキスト透かしは、LLM出力の検出と誤用の … 続きを読む →

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PAPILLON: Privacy Preservation from Internet-based and Local Language Model Ensembles

投稿日: 2025年1月29日 作成者: jarxiv

要約 ユーザーは、独自のLLMプロバイダーに機密情報を漏らし、重大なプライバシー … 続きを読む →

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Context is Key in Agent Security

投稿日: 2025年1月29日 作成者: jarxiv

要約 人間であろうとシステムであろうと、アクションの安全性を判断すると、アクショ … 続きを読む →

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Challenges in Ensuring AI Safety in DeepSeek-R1 Models: The Shortcomings of Reinforcement Learning Strategies

投稿日: 2025年1月29日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は、推論、アラインメント、およびタスク固有のパ … 続きを読む →

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