Jinghui Chen

Ein neuer Ansatz schützt Sprachmodelle vor schädlicher Eingabemanipulation.

Eine Studie zeigt den WordGame-Angriff, der Schwächen in den Sicherheitsmassnahmen von LLM ausnutzt.

Eine neue Methode verbessert das Verständnis von Ausgaben von Sprachmodellen.

Ein neuer Ansatz, um GNNs gegen Rauschen und Angriffe zu pushen.

Neue Methoden wie PromptFix helfen, Sprachmodelle vor versteckten Bedrohungen zu schützen.

Eine Studie über PlagBench und seine Rolle bei der Erkennung von Plagiaten in LLM-Ausgaben.

FADAS verbessert das föderierte Lernen, indem es asynchrone Client-Updates ermöglicht und dabei die Datensicherheit wahrt.

Forscher schlagen eine Methode vor, um medizinische Modelle zu verbessern und dabei die Datensicherheit zu gewährleisten.

Ein System für sicheres KI-Lernen im Gesundheitswesen, ohne Patientendaten zu teilen.

Neue Methode ermöglicht Hintertürenangriffe ohne saubere Daten oder Modelländerungen.

Entdecke, wie Korrelation und Co-Skewness versteckte Beziehungen in Daten aufdecken.