Michael Backes

この記事では、クラウド環境でのGPTモデル使用に関するプライバシーの懸念について話してるよ。

脱獄攻撃の調査は、言語モデルの安全性に弱点があることを示してるね。

カスタムLLMは、安全性の懸念を引き起こすよ、特に指示バックドア攻撃についてね。

多様なサンプルは機械学習モデルの盗難効果を高める。

新しいフレームワークは、悪影響のあるコンテンツに対する画像安全分類器の効果を評価する。

誘導型GNNは、リンク泥棒攻撃からプライバシーの脅威に直面している。

新しいフレームワークがコンテキスト内学習を制御して、AIモデルの悪用を防ぐんだ。

自律型言語モデルエージェントがもたらす脅威とその弱点を調べる。

画像生成におけるアップデートの安全性、バイアス、そして真正性への影響を調査中。

機械学習で重要なデータポイントがどうやってもっとセキュリティリスクを引き寄せるかを調べる。

SSLモデルがデータポイントをどのように記憶するかとその影響を調べる。