紛争中にテレグラムでプロパガンダがどう広がるかを見てみよう。
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コンピューターサイエンス - 暗号とセキュリティ
RSS競争は言語モデルのセキュリティにおける脆弱性と防御を明らかにする。
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ユーザープライバシーを確保しながらデータストリームを分析するための新しいフレームワーク。
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拡散モデルと漏洩した勾配を使って画像処理におけるプライバシーの脅威を探る。
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制約付きベイズ推論でデータプライバシーを分析する。
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AIの悪用から個人の画像を守る方法を探る。
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この記事では、画像分類における敵対的攻撃に対するロバスト性を向上させる新しい手法について説明しているよ。
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同時無線情報と電力伝送を利用したmmWaveネットワークのセキュリティリスクを調査中。
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ディープラーニングのセキュリティ向上のためのモデル抽出技術に関する研究。
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ホモモルフィック暗号の処理速度を向上させる新しいアプローチ。
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この論文では、大規模言語モデルの脆弱性を評価するためのフレームワークを紹介してるよ。
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ターゲットアンラーニングが特定の情報を忘れさせることでプライバシーを守る方法を学ぼう。
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機械の忘却を効果的かつ安全に検証する新しい方法。
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この記事では、特徴の忘却とそれが機械学習におけるプライバシーと公平性に与える影響について話してるよ。
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この記事では、データポイズニングが言語モデルのアライメントに与える影響を探る。
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アーティストは新しい技術が自分のスタイルを真似ることでリスクにさらされてる。
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P3GNNはSDNネットワークでAPT検出を強化しつつ、データプライバシーを守るんだ。
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伝統的なクラスタリング手法とプライバシー保護を差分プライバシーで組み合わせる。
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バックドア攻撃が機械学習システムにどんな脅威を与えるか、そしてそれに対抗する方法を学ぼう。
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都市交通統計を共有しながらプライバシーを維持する方法。
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新しい方法は、変数名じゃなくてコードの機能に焦点を当てることで予測を強化してるよ。
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プライバシーを守りつつAPT検出を改善するためのフレームワーク。
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LDMetaは、分散学習手法におけるプライバシーと効率を向上させる。
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この研究は、インフルエンサー広告がVPNの認識やオンライン安全に対する信念にどのように影響を与えるかを調べてるんだ。
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マルチモーダルエージェントに対する敵対的攻撃がもたらす安全性の課題を探る。
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LLMは人間の評価者が有害なオンラインコンテンツを効果的に特定するのを手助けするよ。
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この論文はChrome拡張機能のリスクとメンテナンスの問題を調べてるよ。
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新しい研究が制約のある量子ストレージ環境での効率的な証明システムを明らかにしたよ。
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特定のデータの影響を取り除くことで、フェデレーテッドラーニングにおけるデータプライバシーを向上させる方法。
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大規模言語モデルが生成したコードの安全性に関する懸念に対処する。
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バックドア攻撃に対するLLMの新しい防御戦略。
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生成モデルにおけるデータセットの不正使用から守る新しい方法。
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この記事では、差分プライバシーが医療におけるECGデータをどのように守るかを探ります。
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車両ネットワークにおけるなりすまし攻撃を特定するための侵入検知システムに関する研究。
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DeFiにおける最大抽出可能価値の進化と課題を探ろう。
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IoTデバイス間でサイバー脅威の共有を強化する新しい軽量アプローチ。
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新しいデータセットが、テキストから画像へのモデルの有害コンテンツに対する安全性を向上させることを目指している。
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新しい方法が、検索強化生成アプリでのプライバシーリスクを減らすよ。
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量子コンピュータの世界におけるQPKEのセキュリティと課題を調査する。
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SeCTISはプライバシーとデータ品質を保ちながら、サイバー脅威インテリジェンスの安全な共有を可能にする。
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