「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Online Self-Supervised Deep Learning for Intrusion Detection Systems

投稿日: 2024年5月16日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、人間の介入や事前のオフライン学習を必要としない完全オンラ … 続きを読む →

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Transfer Learning in Pre-Trained Large Language Models for Malware Detection Based on System Calls

投稿日: 2024年5月16日 作成者: jarxiv

要約 現在のサイバーセキュリティの状況では、通信システムや戦場管理システムなどの … 続きを読む →

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Federated Learning and Differential Privacy Techniques on Multi-hospital Population-scale Electrocardiogram Data

投稿日: 2024年5月16日 作成者: jarxiv

要約 この研究論文では、集団規模の心電図 (ECG) データにフェデレーテッド … 続きを読む →

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Distinguishing Tor From Other Encrypted Network Traffic Through Character Analysis

投稿日: 2024年5月16日 作成者: jarxiv

要約 全体主義政権から取材するジャーナリスト、内部告発者、レジスタンス戦士にとっ … 続きを読む →

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Inexact Unlearning Needs More Careful Evaluations to Avoid a False Sense of Privacy

投稿日: 2024年5月16日 作成者: jarxiv

要約 モデルのトレーニングにはコストがかかるため、非学習のための手法を開発するこ … 続きを読む →

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Towards Evaluating the Robustness of Automatic Speech Recognition Systems via Audio Style Transfer

投稿日: 2024年5月16日 作成者: jarxiv

要約 自動音声認識 (ASR) システムの広範な適用を考慮すると、主にディープ … 続きを読む →

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GPS-IDS: An Anomaly-based GPS Spoofing Attack Detection Framework for Autonomous Vehicles

投稿日: 2024年5月15日 作成者: jarxiv

要約 自動運転車 (AV) は、自律的に移動するためにセンサーや全地球測位システ … 続きを読む →

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Distributed DP-Helmet: Scalable Differentially Private Non-interactive Averaging of Single Layers

投稿日: 2024年5月15日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、Distributed DP-Helmet と呼ばれるフレー … 続きを読む →

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One-shot Generative Data Augmentation with Bounded Divergence for UAV Identification in Limited RF Environments

投稿日: 2024年5月15日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、無人航空機 (UAV) におけるサイバーセキュリティの差し迫 … 続きを読む →

カテゴリー: 49Q22, 68T37, cs.CR, cs.LG, I.2.6, stat.AP, stat.ML | One-shot Generative Data Augmentation with Bounded Divergence for UAV Identification in Limited RF Environments はコメントを受け付けていません

Byzantine-Resilient Secure Aggregation for Federated Learning Without Privacy Compromises

投稿日: 2024年5月15日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、大規模な機械学習において大きな … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.DC, cs.IT, cs.LG, math.IT | Byzantine-Resilient Secure Aggregation for Federated Learning Without Privacy Compromises はコメントを受け付けていません