「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Investigating Deep Watermark Security: An Adversarial Transferability Perspective

投稿日: 2024年2月27日 作成者: jarxiv

要約 生成ニューラル ネットワークの台頭により、生成されたコンテンツにおける知的 … 続きを読む →

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Analysis of Embeddings Learned by End-to-End Machine Learning Eye Movement-driven Biometrics Pipeline

投稿日: 2024年2月27日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、生体認証システムにおける時間的永続性の基本的な概念を拡張し、 … 続きを読む →

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DeepCode AI Fix: Fixing Security Vulnerabilities with Large Language Models

投稿日: 2024年2月26日 作成者: jarxiv

要約 自動プログラム修復の分野は長年にわたって大きな関心を集めてきましたが、多大 … 続きを読む →

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Turning Federated Learning Systems Into Covert Channels

投稿日: 2024年2月26日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーション ラーニング (FL) は、エッジ クライアントの大規模な … 続きを読む →

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How (un)ethical are instruction-centric responses of LLMs? Unveiling the vulnerabilities of safety guardrails to harmful queries

投稿日: 2024年2月26日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、大規模言語モデル (LLM) の安全性と倫理的使用に関して高 … 続きを読む →

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BSPA: Exploring Black-box Stealthy Prompt Attacks against Image Generators

投稿日: 2024年2月26日 作成者: jarxiv

要約 非常に大規模な画像ジェネレーターは、さまざまな分野にわたって大きな変革の可 … 続きを読む →

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Beyond Fidelity: Explaining Vulnerability Localization of Learning-based Detectors

投稿日: 2024年2月22日 作成者: jarxiv

要約 ディープラーニング（DL）モデルに基づく脆弱性検出器は、近年その有効性が証 … 続きを読む →

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AttackGNN: Red-Teaming GNNs in Hardware Security Using Reinforcement Learning

投稿日: 2024年2月22日 作成者: jarxiv

要約 機械学習は、いくつかの重要なハードウェア セキュリティ問題に対処する上で大 … 続きを読む →

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FedADMM-InSa: An Inexact and Self-Adaptive ADMM for Federated Learning

投稿日: 2024年2月22日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーション ラーニング (FL) は、プライバシーを維持しながら分散 … 続きを読む →

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Coercing LLMs to do and reveal (almost) anything

投稿日: 2024年2月22日 作成者: jarxiv

要約 最近、大規模言語モデル (LLM) に対する敵対的攻撃により、モデルが「脱 … 続きを読む →

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