「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

AICAttack: Adversarial Image Captioning Attack with Attention-Based Optimization

投稿日: 2024年2月21日 作成者: jarxiv

要約 深層学習研究の最近の進歩により、コンピューター ビジョン (CV) と自然 … 続きを読む →

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Detecting AutoAttack Perturbations in the Frequency Domain

投稿日: 2024年2月21日 作成者: jarxiv

要約 最近、Auto Attack (Croce and Hein、2020b) … 続きを読む →

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Is RobustBench/AutoAttack a suitable Benchmark for Adversarial Robustness?

投稿日: 2024年2月21日 作成者: jarxiv

要約 最近、RobustBench (Croce et al. 2020) が、 … 続きを読む →

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Unfolding Local Growth Rate Estimates for (Almost) Perfect Adversarial Detection

投稿日: 2024年2月21日 作成者: jarxiv

要約 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、多くの知覚タスクに対する … 続きを読む →

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VGMShield: Mitigating Misuse of Video Generative Models

投稿日: 2024年2月21日 作成者: jarxiv

要約 ビデオ生成の急速な進歩により、人々はビデオ生成モデルを便利に利用して、特定 … 続きを読む →

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The Fundamental Limits of Least-Privilege Learning

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 最小特権学習の約束、つまり学習タスクに役立つが、このタスクに関係のない機密 … 続きを読む →

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An Adversarial Approach to Evaluating the Robustness of Event Identification Models

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 インテリジェントな機械学習アプローチは、リアルタイムの状況認識を可能にする … 続きを読む →

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CovRL: Fuzzing JavaScript Engines with Coverage-Guided Reinforcement Learning for LLM-based Mutation

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 ファジングは効果的なバグ発見手法ですが、正確な文法入力を必要とする Jav … 続きを読む →

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Query-Based Adversarial Prompt Generation

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 最近の研究では、調整された言語モデルに有害な文字列を出力させたり、有害な動 … 続きを読む →

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Combatting deepfakes: Policies to address national security threats and rights violations

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、ディープフェイクによる脅威に対処するためのポリシーに関す … 続きを読む →

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