Michael Backes

Este artículo habla sobre las preocupaciones de privacidad al usar modelos GPT en entornos en la nube.

El examen de ataques de jailbreak muestra debilidades en la seguridad de los modelos de lenguaje.

Los LLMs personalizados generan preocupaciones de seguridad, especialmente con los ataques de puerta trasera en las instrucciones.

Muestras diversas mejoran la efectividad del robo de modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo marco evalúa la efectividad de los clasificadores de seguridad de imágenes contra contenido dañino.

Las GNNs inductivas enfrentan amenazas a la privacidad por ataques de robo de enlaces.

Un nuevo marco controla el aprendizaje en contexto para prevenir el mal uso en modelos de IA.

Examinando las amenazas que plantean los agentes de modelos de lenguaje autónomos y sus debilidades.

Examinando los efectos de las actualizaciones en la seguridad, sesgo y autenticidad en la generación de imágenes.

Examinando cómo los datos importantes atraen más riesgos de seguridad en el aprendizaje automático.

Examinando cómo los modelos SSL memorizan puntos de datos y sus implicaciones.