「cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Adversarial Representation Learning for Robust Privacy Preservation in Audio

投稿日: 2024年1月4日 作成者: jarxiv

要約 音イベント検出システムは、監視や環境モニタリングなどの様々なアプリケーショ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.LG, cs.SD, eess.AS | Adversarial Representation Learning for Robust Privacy Preservation in Audio はコメントを受け付けていません

Manipulating Trajectory Prediction with Backdoors

投稿日: 2024年1月4日 作成者: jarxiv

要約 自律走行車は、不確実で複雑な交通状況において安全な操縦を可能にするために、 … 続きを読む →

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Mining Temporal Attack Patterns from Cyberthreat Intelligence Reports

投稿日: 2024年1月4日 作成者: jarxiv

要約 サイバー攻撃から身を守るには、実務者は敵のハイレベルな行動を操作する必要が … 続きを読む →

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In the Name of Fairness: Assessing the Bias in Clinical Record De-identification

投稿日: 2024年1月4日 作成者: jarxiv

要約 データ共有はオープンサイエンスと再現可能な研究にとって極めて重要であるが、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CR, cs.CY, cs.LG | In the Name of Fairness: Assessing the Bias in Clinical Record De-identification はコメントを受け付けていません

Dynamic Relation-Attentive Graph Neural Networks for Fraud Detection

投稿日: 2024年1月4日 作成者: jarxiv

要約 不正検出の目的は、例えば偽のレビューを残したり、異常な取引を行ったりするこ … 続きを読む →

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A Cybersecurity Risk Analysis Framework for Systems with Artificial Intelligence Components

投稿日: 2024年1月4日 作成者: jarxiv

要約 欧州連合（EU）の人工知能法、NISTの人工知能リスクマネジメントフレーム … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, stat.AP | A Cybersecurity Risk Analysis Framework for Systems with Artificial Intelligence Components はコメントを受け付けていません

FedQV: Leveraging Quadratic Voting in Federated Learning

投稿日: 2024年1月3日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) を使用すると、さまざまな関 … 続きを読む →

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Improving Intrusion Detection with Domain-Invariant Representation Learning in Latent Space

投稿日: 2024年1月3日 作成者: jarxiv

要約 ドメインの一般化は、豊富なトレーニング データとラベルを備えた複数の関連ド … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.LG | Improving Intrusion Detection with Domain-Invariant Representation Learning in Latent Space はコメントを受け付けていません

SecFormer: Towards Fast and Accurate Privacy-Preserving Inference for Large Language Models

投稿日: 2024年1月3日 作成者: jarxiv

要約 推論サービスを提供するためにクラウド プラットフォームでホストされる大規模 … 続きを読む →

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On the Learnability of Watermarks for Language Models

投稿日: 2024年1月3日 作成者: jarxiv

要約 言語モデル出力の透かしを使用すると、モデルで生成されたテキストの統計的検出 … 続きを読む →

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