「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Provable Privacy with Non-Private Pre-Processing

投稿日: 2024年4月9日 作成者: jarxiv

要約 Differentially Private (DP) 機械学習パイプライ … 続きを読む →

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Best-of-Venom: Attacking RLHF by Injecting Poisoned Preference Data

投稿日: 2024年4月9日 作成者: jarxiv

要約 ヒューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF) は、言語モデル ( … 続きを読む →

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Investigating the Impact of Quantization on Adversarial Robustness

投稿日: 2024年4月9日 作成者: jarxiv

要約 量子化は、ディープ モデルのビット幅を削減してランタイム パフォーマンスと … 続きを読む →

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David and Goliath: An Empirical Evaluation of Attacks and Defenses for QNNs at the Deep Edge

投稿日: 2024年4月9日 作成者: jarxiv

要約 ML はクラウドからエッジに移行しています。 エッジ コンピューティングに … 続きを読む →

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Fusing Dictionary Learning and Support Vector Machines for Unsupervised Anomaly Detection

投稿日: 2024年4月8日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、教師なし異常検出のためのスパース表現技術による 1 クラス … 続きを読む →

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Reliable Feature Selection for Adversarially Robust Cyber-Attack Detection

投稿日: 2024年4月8日 作成者: jarxiv

要約 サイバーセキュリティの脅威が増大しているため、高品質のデータを使用して、ノ … 続きを読む →

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Less is More: Understanding Word-level Textual Adversarial Attack via n-gram Frequency Descend

投稿日: 2024年4月8日 作成者: jarxiv

要約 単語レベルのテキストによる敵対的攻撃は、誤解を招く自然言語処理 (NLP) … 続きを読む →

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Precision Guided Approach to Mitigate Data Poisoning Attacks in Federated Learning

投稿日: 2024年4月8日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、参加者が機密データのプ … 続きを読む →

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Evaluating Adversarial Robustness: A Comparison Of FGSM, Carlini-Wagner Attacks, And The Role of Distillation as Defense Mechanism

投稿日: 2024年4月8日 作成者: jarxiv

要約 この技術レポートでは、特に画像分類に利用されるディープ ニューラル ネット … 続きを読む →

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Watermark-based Detection and Attribution of AI-Generated Content

投稿日: 2024年4月8日 作成者: jarxiv

要約 Google、Microsoft、OpenAI などのいくつかの企業は、A … 続きを読む →

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