新しい方法が、スマートデバイスから役立つデータを集めつつプライバシーを守ることを保証するんだ。
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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データをプライベートに保ちながら、協力的な機械学習の方法。
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バイナリーバイブレースが暗号システムを改善し、脆弱性を検出する方法を分析中。
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新しい方法で離散データ分析のデータプライバシーが改善される。
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Chromeウェブストアの有害な拡張機能を調べて、それをどうやって見つけるか。
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このアプローチは、コールグラフレットを使ってソフトウェアの関数比較を改善するよ。
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LayerCAM-AEは、データプライバシーを保ちながらフェデレーテッドラーニングにおける悪意のあるアップデートの検出を強化する。
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NIDSとニューロシンボリックAIを組み合わせることで、脅威の検出とシステムの理解が向上するよ。
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研究は、ベクトル平均推定法におけるプライバシーと精度のバランスを取ることを目指している。
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我々は、拡散モデルにおける見えないバックドアトリガーを作成する方法を提案します。
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商用車向けのSAE J1939プロトコルの脆弱性分析。
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2つの革新的な手法が、表形式データモデルへの敵対的攻撃を改善する。
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カウンターファクチュアルは洞察を示すけど、機械学習ではプライバシーのリスクもあるんだよね。
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サイバー犯罪における大規模言語モデルのリスクと悪用についての検討。
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AIエージェントのセキュリティ問題に対処して、安全なやり取りを実現する。
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言語モデルの安全性、信頼性、倫理的問題を探る。
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新しい方法が、異なる入力条件下での言語モデルの予測を改善してるよ。
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ECHOは機械学習技術を使ってネットワークトラフィックの分類を改善するよ。
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この記事は、センシティブなデータに対する予測アルゴリズムのプライバシーとバイアスについて話してるよ。
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BISONはユーザーのアイデンティティを守りながら、安全にログインする方法を提供してるよ。
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新しいフレームワークが、個人情報を守りつつ合成データの作成を強化するんだ。
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大規模言語モデルを使っているときにユーザーデータを守るために、PrivacyRestoreを紹介します。
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新しい手法が、操作に対するニューラルネットワーク回路の強靭性を明らかにした。
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個々のデータを安全に保ちながらデータセットの特性を推定する方法。
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この方法は、高度な透かし技術を使ってデータ追跡を改善するんだ。
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プライバシー手法とそれらのデータ共有における効果についての考察。
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現代の暗号システムにおける量子の予測不可能性の役割と可能性を探る。
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新しい方法が、ディープラーニングモデルのトレーニング中のプライバシー保護を強化するよ。
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微分プライバシーを取り入れたコミュニティ検出手法の分析。
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プライバシーを守りながらカテゴリーデータを分析する新しい方法。
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ユーザーのプライバシーを優先した広告測定の新しい方法を探る。
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楽観的ロールアップがブロックチェーンのスピードと効率をどう改善するかを学ぼう。
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レイヤー2ソリューションが取引の効率やアービトラージのチャンスをどう変えるかを発見しよう。
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機械学習モデルにおける推論攻撃が引き起こすプライバシーの課題を探る。
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Androidアプリのネイティブコードにある脆弱性を特定する新しい方法。
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VulLLMは、進んだ学習技術を使ってソフトウェアの脆弱性を自動で検出するのを改善するんだ。
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FACOSは、ブロックチェーン技術を使って機密データを安全に管理する方法を提供してるよ。
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フェイスアンチスプーフィングシステムについて学ぼう。そしてデジタルセキュリティにおけるその重要性を知ろう。
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パフォーマンスを維持しつつ、言語モデルを効果的に編集する新しい方法。
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Fantastycは、プライバシーとセキュリティを向上させるためにブロックチェーンを使ってフェデレーテッドラーニングを強化するよ。
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