悪いデータの影響を受けた機械学習モデルを改善する新しい方法。
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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機能を失わずに基盤モデルのバックドア問題を解決する方法。
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この研究は、敵対的攻撃において攻撃者が画像認識モデルについて何を知っているかを明らかにする。
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新しい方法が、安全なコンピュータ環境でのプライバシーと精度を向上させてるよ。
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SeePrivacyは、ユーザーがプライバシーポリシーと簡単にやり取りできるようにすることを目指してるよ。
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新しいキャッシュ攻撃は、置換ポリシーを利用して機密情報を漏えいさせる。
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研究が脳波と目の動きを使った認証システムの使いやすさを評価してるよ。
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暗号学におけるゼロ知識証明の脆弱性を探る。
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チャンクベースの分析を通じてマルウェア検出を強化する新しいアプローチ。
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DECORAITはクリエイターにデジタルコンテンツの権利をコントロールさせるよ。
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言語モデルの安全性を大幅な再訓練なしで向上させる新しいアプローチ。
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この記事は、大規模言語モデルにおける機械的な忘却について考察しているよ。
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セキュアスキャッタードメモリーは、データの内容とアクセスパターンを効果的に守るよ。
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新しいシステムがウェアラブルテックの識別精度とデータプライバシーを向上させる。
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機械学習のプライバシー問題に効果的な手法で対処する。
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この記事では、AIの透かし技術に関する問題をレビューして、セキュリティ向上のための改善策を提案してるよ。
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データ駆動型の意思決定におけるプライバシーの課題に対処すること。
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ChainBoostはブロックチェーンのリソース市場での効率とセキュリティを向上させる。
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大きいバッチサイズが機械学習における差分プライバシーをどう向上させるかを探る。
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新しい方法がフィッシング検出とユーザーの理解を改善する。
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深層学習が侵入検知システムをどう改善するかの観察。
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FedReviewは、有害なモデル更新を拒否することでフェデレート学習を改善する。
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オンライン学習システムにおける差分プライバシーの課題を検討する。
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大規模言語モデルに関連するプライバシーとセキュリティのリスクを探る。
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この記事では、パブリックブロックチェーンのパフォーマンス問題とその解決策について説明します。
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安全なグラフ解析のためのローカル差分プライバシー手法を探る。
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ハードウェア設計の隠れた脅威を見つける新しい視点。
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この記事では、量子暗号における一方向関数とパズルについて説明するよ。
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量子ゼロ知識証明は、オンラインのプライバシーとセキュリティをどう確保するかを変えるかもしれない。
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私たちは、現代の脅威に対して産業と宇宙システムのセキュリティを向上させる必要がある。
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音声制御技術のプライバシーとセキュリティの脅威を探る。
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セキュリティツールとメトリクスの複雑さ評価技術を探る。
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新しい手法が、機械学習におけるバックドア攻撃の脅威を、機密データへのアクセスなしで明らかにした。
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AerisAIは、分散型の方法でデータプライバシーを守りながらAIの協力を強化するよ。
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新しいアプローチが、低コストでDRAMのRowHammerリスクを減らすよ。
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新しい方法がバイオメトリックモデルの隠れた脆弱性を特定するのに役立つ。
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この記事はDRAMのリードディスターバンスについて話して、新しい解決策を紹介してるよ。
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分散型プラットフォームは、本物のユーザーフィードバックを確保することを目指してる。
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新しいアプローチで、先進的なデータ手法を使って微妙なサイバー脅威の検出を強化する。
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強化学習における差分プライバシー手法を探って、センシティブなデータを守る。
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