メモリの脆弱性からニューラルネットワークを守る方法。
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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プライバシー広告が消費者の態度や理解にどう影響するかを調査する。
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新しいフレームワークがデータ共有中に敏感な要約統計を保護するのを助ける。
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テキストから画像モデルの悪用を防ぎながら、その合法的な利用を維持する方法。
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サイバー脅威や侵害の効率的な調査のための自動化システムを探る。
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この記事では、ソフトウェアサプライチェーンの重要性とその戦略について話してるよ。
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WPSは位置情報サービスを助けるけど、ユーザーのプライバシーをかなり脅かすよ。
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チップレット設計は効率を上げるけど、対応が必要な深刻なセキュリティ脆弱性も生むんだよね。
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テキストから画像へのモデルでプライバシーを守る新しい方法。
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ローカル差分プライバシーとMLシステムにおける公平性の関連を調べる。
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サイバー防衛は、デジタルシステムを脅威や脆弱性から守るために欠かせないよ。
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新しい方法がプライバシー監査を改善し、機械学習の隠れ状態モデルに焦点を当ててるよ。
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新しいプロトコルで量子通信の盗聴対策が強化されたよ。
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FedSCは、連合学習においてユーザーのプライバシーを守りつつ、モデルのトレーニングを改善する。
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新しい技術で、差分プライバシーを使った機械学習のスケーラビリティが改善される。
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新しいフレームワークは、強化学習を使って自動ペネトレーションテストの効率を高めるよ。
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Wi-Fiでのユーザーのプライバシーを向上させる新しいMACアドレスのランダム化アプローチが登場したよ。
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進化する攻撃手法によるTEEが直面するリスクを調査する。
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データ侵害後のパスワード変更行動に対するナッジの影響を調査中。
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FENNは、ビットコインの取引をスムーズにするための新しい手数料見積もりのアプローチを提供してるよ。
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インスクリプションは、ブロックチェーンでデータが記録される方法を変えてるよ。
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重要なシステムにおけるAIの効率性、プライバシー、セキュリティへの影響を探る。
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新しい方法が言語モデルの安全性を改善しつつ、機能はそのまま保ってるよ。
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AdvUnlearnは、アンラーニングと敵対的トレーニングを組み合わせることで、画像生成の安全性を高めるよ。
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新しい方法が、クラウドモデルでのユーザープライバシーを守りつつ予測精度を高めるんだ。
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この記事では、攻撃がLLMの安全性や応答生成にどんな影響を与えるかを調べてるよ。
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新しい手法が、キャラクターのロールプレイを使って高度なAIモデルに対する脱獄攻撃を改善する。
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先進的な機械学習モデルに対するバックドア攻撃の資源効率の良いアプローチ。
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プライバシー重視の学習とデータ生成技術の組み合わせを探る。
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コードベースの暗号化における新しい手法がデータ保護を効果的に強化してるよ。
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この記事では、AIの公平性におけるPDプロットの操作や欠陥について話してるよ。
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新しい方法で深層ニューラルネットワークのバックドア脅威が減少。
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HTTPガーデンは、ウェブサーバーのHTTP/1.1リクエスト処理における重大な問題を明らかにしてるよ。
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ある研究が、量子モデルと古典モデルが敵対的攻撃にどう反応するかを評価してるよ。
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Open RANネットワークにおけるRICのセキュリティ課題と解決策を検討する。
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調査によると、ウェブサイトのCAPTCHAに関するユーザーの不満や好みが明らかになったよ。
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新しいアプローチが、より安全な言語モデルのためにプロンプトの多様性を高める。
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量子化された言語モデルの危険性とその悪用の可能性を調べる。
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Rustを使って航空宇宙ソフトウェアの安全性を向上させる方法を見てみよう。
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MEVがイーサリアムとDeFiに与える影響を簡単に見てみよう。
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