言語モデルの使用に関するプライバシーの懸念を調査中。
Tianchen Zhang, Gururaj Saileshwar, David Lie
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エージェントが複雑な環境でどうやって相互作用して決定を下すかを探ろう。
Chunyan Mu, Nima Motamed, Natasha Alechina
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FRIDAYは操作の兆候に注目することで、ディープフェイクの検出を改善する。
Younhun Kim, Myung-Joon Kwon, Wonjun Lee
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サイバー攻撃者を混乱させて貴重なデータを守るために欺きを使う。
Jason Landsborough, Neil C. Rowe, Thuy D. Nguyen
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チャットボットは、厄介なプロンプトから危険な回答を引き出されるリスクがある。
Nilanjana Das, Edward Raff, Manas Gaur
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LLMを使って、難読化技術がマルウェアの世界をどう変えてるかを探ってる。
Seyedreza Mohseni, Seyedali Mohammadi, Deepa Tilwani
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ボルトがトアネットワークでプライバシーをどう向上させるかを発見しよう。
Humza Ikram, Rumaisa Habib, Muaz Ali
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自動運転車が直面しているサイバーセキュリティの課題とその解決策を探ろう。
Amal Yousseef, Shalaka Satam, Banafsheh Saber Latibari
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Deep-JSCCがどのように画像を安全に共有するかを学ぼう。
Mehdi Letafati, Seyyed Amirhossein Ameli Kalkhoran, Ecenaz Erdemir
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PoisonCatcherがIIoTデータを有害な侵入からどう守るかを学ぼう。
Lisha Shuai, Shaofeng Tan, Nan Zhang
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機械学習の技術がサイバー脅威に対してウェブセキュリティをどう強化するか学ぼう。
Daniel Urda, Branly Martínez, Nuño Basurto
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CyberSentinelは、ますます広がるデジタル環境で脅威をすばやく検出するよ。
Sankalp Mittal
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「コードとしてのプライバシー」がソフトウェア開発をどう変えて、セキュリティを向上させるか学ぼう。
Nicolás E. Díaz Ferreyra, Sirine Khelifi, Nalin Arachchilage
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改善された技術がソフトウェアの脆弱性検出をどう向上させるか学ぼう。
Devesh Sawant, Manjesh K. Hanawal, Atul Kabra
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QKDがサイバー脅威からコミュニケーションの秘密を守る方法を学ぼう。
Maciej Ogrodnik, Adam Widomski, Dagmar Bruß
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システムフィンガープリンティングがどうやってサイバー脅威からデータを守るか学ぼう。
Prakhar Paliwal, Arjun Sable, Manjesh K. Hanawal
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RISと量子鍵配送が私たちのデジタル秘密をどう守るかを見てみよう。
Sushil Kumar, Soumya P. Dash, Debasish Ghose
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テクノロジーにおける大規模言語モデルのセキュリティリスクと課題を調べる。
Herve Debar, Sven Dietrich, Pavel Laskov
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顔のアンチスプーフィング技術には、もっとわかりやすい説明とユーザーの信頼が必要だね。
Haoyuan Zhang, Xiangyu Zhu, Li Gao
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時間畳み込みネットワークは、増加するサイバー脅威の中でネットワーク侵入を検出するのが得意だよ。
Rukmini Nazre, Rujuta Budke, Omkar Oak
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自動化されたレッドチームがどんな風にAIのセキュリティを強化するのか、クリエイティブな挑戦を通じて発見しよう。
Alex Beutel, Kai Xiao, Johannes Heidecke
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FedGIGはグラフデータのトレーニングにおけるプライバシーリスクに取り組んでるよ。
Tianzhe Xiao, Yichen Li, Yining Qi
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フェデレーテッドラーニングがAIモデルのトレーニング中にデータプライバシーをどう強化するか学ぼう。
Kunal Bhatnagar, Sagana Chattanathan, Angela Dang
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新しい方法がデータをうまく使って詐欺検出を強化するんだ。
Sheng Xiang, Mingzhi Zhu, Dawei Cheng
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SimilarGPTがスマートコントラクトのセキュリティを強化し、脆弱性を効率的に検出する方法を見つけよう。
Jango Zhang
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敵対的トレーニングがマルウェア検出を向上させ、システムを安全に保つ方法を発見しよう。
Hamid Bostani, Jacopo Cortellazzi, Daniel Arp
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バックドア攻撃はテキスト分類モデルを台無しにして、バイアスを注入して結果を歪めることがある。
A. Dilara Yavuz, M. Emre Gursoy
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量子機械学習を使った新しい技術が、クレジットカード詐欺対策に期待が持てるみたい。
Mansour El Alami, Nouhaila Innan, Muhammad Shafique
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AI言語モデルを使ってソフトウェアサプライチェーンの脆弱性に対処する。
Vasileios Alevizos, George A Papakostas, Akebu Simasiku
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新しいツールやデータセットが改変された画像との戦いを改善してるよ。
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敵対的トレーニングは、SDI指標を使ってAIの欺瞞攻撃に対する防御を強化する。
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敵対的攻撃は大規模言語モデルの安全性を脅かし、信頼性と正確性を危険にさらす。
Atmane Ayoub Mansour Bahar, Ahmad Samer Wazan
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新しいフレームワークは、プライバシーとセキュリティを強化するために、フェデレーテッドラーニングとブロックチェーンを組み合わせてる。
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RVPTが隠れた脅威に対するAIセキュリティをどう改善するかを学ぼう。
Zhifang Zhang, Shuo He, Bingquan Shen
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