「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Privacy-Preserving Data Deduplication for Enhancing Federated Learning of Language Models (Extended Version)

投稿日: 2024年12月5日 作成者: jarxiv

要約 重複排除は、機械学習モデルのパフォーマンスを向上させ、トレーニングの時間と … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.LG | Privacy-Preserving Data Deduplication for Enhancing Federated Learning of Language Models (Extended Version) はコメントを受け付けていません

Deferred Poisoning: Making the Model More Vulnerable via Hessian Singularization

投稿日: 2024年12月5日 作成者: jarxiv

要約 最近の研究では、深層学習モデルがポイズニング攻撃に対して非常に脆弱であるこ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.CV, cs.LG | Deferred Poisoning: Making the Model More Vulnerable via Hessian Singularization はコメントを受け付けていません

Pay Attention to the Robustness of Chinese Minority Language Models! Syllable-level Textual Adversarial Attack on Tibetan Script

投稿日: 2024年12月5日 作成者: jarxiv

要約 テキスト敵対的攻撃とは、攻撃者が精巧な設計によって原文に知覚できない摂動を … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CR | Pay Attention to the Robustness of Chinese Minority Language Models! Syllable-level Textual Adversarial Attack on Tibetan Script はコメントを受け付けていません

Defending Against Diverse Attacks in Federated Learning Through Consensus-Based Bi-Level Optimization

投稿日: 2024年12月4日 作成者: jarxiv

要約 敵対的攻撃は、多くの機械学習アプリケーション、特に分散学習や連合学習におい … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.LG, cs.MA, math.AP | Defending Against Diverse Attacks in Federated Learning Through Consensus-Based Bi-Level Optimization はコメントを受け付けていません

Private Linear Regression with Differential Privacy and PAC Privacy

投稿日: 2024年12月4日 作成者: jarxiv

要約 線形回帰は統計解析の基本的なツールであり、学習されたモデルがそれを構築する … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.LG | Private Linear Regression with Differential Privacy and PAC Privacy はコメントを受け付けていません

Wasserstein Markets for Differentially-Private Data

投稿日: 2024年12月4日 作成者: jarxiv

要約 データは、産業界全体の意思決定プロセスにおいてますます重要な要素となってい … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CE, cs.CR, cs.GT, cs.LG, econ.GN, q-fin.EC | Wasserstein Markets for Differentially-Private Data はコメントを受け付けていません

Large Multimodal Agents for Accurate Phishing Detection with Enhanced Token Optimization and Cost Reduction

投稿日: 2024年12月4日 作成者: jarxiv

要約 巧妙なフィッシング攻撃の増加に伴い、効果的かつ経済的な検知ソリューションの … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR | Large Multimodal Agents for Accurate Phishing Detection with Enhanced Token Optimization and Cost Reduction はコメントを受け付けていません

Pay Attention to the Robustness of Chinese Minority Language Models! Syllable-level Textual Adversarial Attack on Tibetan Script

投稿日: 2024年12月4日 作成者: jarxiv

要約 テキスト敵対的攻撃とは、攻撃者が精巧な設計によって原文に知覚できない摂動を … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CR | Pay Attention to the Robustness of Chinese Minority Language Models! Syllable-level Textual Adversarial Attack on Tibetan Script はコメントを受け付けていません

Multi-Granularity Tibetan Textual Adversarial Attack Method Based on Masked Language Model

投稿日: 2024年12月4日 作成者: jarxiv

要約 ソーシャル・メディアでは、ニューラルネットワーク・モデルがヘイトスピーチの … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CR | Multi-Granularity Tibetan Textual Adversarial Attack Method Based on Masked Language Model はコメントを受け付けていません

TSCheater: Generating High-Quality Tibetan Adversarial Texts via Visual Similarity

投稿日: 2024年12月4日 作成者: jarxiv

要約 ディープニューラルネットワークに基づく言語モデルは、テキスト敵対的攻撃に対 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CR | TSCheater: Generating High-Quality Tibetan Adversarial Texts via Visual Similarity はコメントを受け付けていません