SGDとプライバシー技術を組み合わせた効果的なデータ分析の方法。
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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デジタル広告スペースでのダークプーリング対策を探る。
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Rowhammerの欠陥を調べて、そのデータセキュリティへの影響について。
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NutNetは、敵対的パッチを効果的に特定することで、物体検出システムを強化します。
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プライベート量子コンピューティングが、複雑な計算中に機密データをどう守るかを見てみよう。
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メモリタグ拡張のセキュリティフローと投機的実行攻撃を調査中。
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新しいAIアシスタント技術のセキュリティリスクとその解決策を調べる。
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テキストから画像を作る新しい方法、特別なモデルを使ってるよ。
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この研究は、ノイズがあっても浅い量子回路を学ぶ方法を探ってるんだ。
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新しい透かし技術が合成された表データの特定を助ける。
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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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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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