「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Differentially Private Joint Independence Test

投稿日: 2025年3月25日 作成者: jarxiv

要約 2つ以上のランダムベクター間の共同依存の識別は、データに機密情報または機密 … 続きを読む →

カテゴリー: 62G10, 62H20, cs.CR, cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Differentially Private Joint Independence Test はコメントを受け付けていません

On Using Certified Training towards Empirical Robustness

投稿日: 2025年3月25日 作成者: jarxiv

要約 敵対的な訓練は、おそらく特定の敵対例に対して経験的堅牢性を提供する最も一般 … 続きを読む →

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ThreatCrawl: A BERT-based Focused Crawler for the Cybersecurity Domain

投稿日: 2025年3月25日 作成者: jarxiv

要約 公開されている情報には、サイバー脅威インテリジェンス（CTI）の貴重な情報 … 続きを読む →

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MF-CLIP: Leveraging CLIP as Surrogate Models for No-box Adversarial Attacks

投稿日: 2025年3月25日 作成者: jarxiv

要約 深いニューラルネットワーク（DNNS）の敵対的な攻撃に対する脆弱性は、安全 … 続きを読む →

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Defeating Prompt Injections by Design

投稿日: 2025年3月25日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は、外部環境と相互作用するエージェントシステム … 続きを読む →

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Statistical Proof of Execution (SPEX)

投稿日: 2025年3月25日 作成者: jarxiv

要約 多くの現実世界のアプリケーションは、計画とガイダンスのためのML/AI推論 … 続きを読む →

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PRISM: Privacy-Preserving Improved Stochastic Masking for Federated Generative Models

投稿日: 2025年3月25日 作成者: jarxiv

要約 連邦学習（FL）の最近の進歩にもかかわらず、FLへの生成モデルの統合は、高 … 続きを読む →

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On Privately Estimating a Single Parameter

投稿日: 2025年3月24日 作成者: jarxiv

要約 大規模なパラメトリックモデル内の個々のパラメーターについて、差次的にプライ … 続きを読む →

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PA-CFL: Privacy-Adaptive Clustered Federated Learning for Transformer-Based Sales Forecasting on Heterogeneous Retail Data

投稿日: 2025年3月24日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning（FL）により、小売業者はプライバシー … 続きを読む →

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Human-in-the-Loop Generation of Adversarial Texts: A Case Study on Tibetan Script

投稿日: 2025年3月24日 作成者: jarxiv

要約 DNNベースの言語モデルは、さまざまなタスクで優れたパフォーマンスを発揮し … 続きを読む →

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