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ADVREPAIR: 对抗性攻击的可证明修复
利用形式验证构建补丁模块，提供对有限数据的合适修复，该修复可以证明且具有一般化能力。
PDF3 months ago
高效计算的高斯过程在主动学习中的安全界限
基于自适应采样的高斯过程后验中极值中位数的可证明安全边界为活动学习提供了有效的安全约束，以便在物理系统中进行设计空间的探索。
PDF4 months ago
WWW赋予预训练图模型可证明的公平性
通过冻结 PGM 的参数并训练一个参数高效的适配器，我们提出了一个名为 GraphPAR 的新颖适配器调节框架，以灵活提高 PGM 在下游任务中的公平性，同时在可证实的范围内对每个节点的公平性进行量化验证。
PDF4 months ago
量子机器学习从一般计算优势中的优势
证明了量子机器学习在加速监督学习任务方面具有计算优势，通过构建广泛的监督学习任务，并使用通用量子计算方法，证明了这一学习任务对于任何可能的多项式时间经典学习方法的难度，并提供了实验中展示这一学习任务的经典数据准备协议。
PDF7 months ago
语言模型的公开可检测水印
我们构建了第一个能在语言模型中具备公开可检测性或验证性的可证明水印方案：我们使用私钥进行水印嵌入，使用公钥进行水印检测。我们的方案是第一个不在生成的文本中嵌入统计信号的水印方案。相反，我们直接使用一种拒绝采样的方式嵌入可公开验证的密码学签名
PDF8 months ago
可证明安全的二进制反馈强化学习
提出了一种名为 SABRE 的元算法，可以用于任何 MDP 环境中，并接收提供二进制状态 / 动作对 safety feedback 的离线 oracle，通过主动学习在训练过程中控制查询 oracle 的数量，并且在合适的技术假设下能保
PDF2 years ago
深度神经网络的可证明修复
本文提出了可证明修复问题，即在发现不安全行为后修复神经网络 (DNN) 的问题，并介绍了可用于有限点和凸多面体等安全规范的 Provable Point 和 Provable Polytope 修复算法，以及 Decoupled DNN 结
PDF3 years ago
ICLRInstaHide、相位恢复和稀疏矩阵分解论文
本文研究 InstaHide 方案的安全性，该方案适用于在分布式学习中保护私人数据集。我们在多任务、缺失数据版本的相位恢复问题上设计了一个可证明的算法来恢复私人向量，该算法仅使用 InstaHide 生成的公共向量和合成向量，假设私人和公共
PDF4 years ago