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生成人工智能模型：行业和机构的机会与风险
生成式 AI 模型的应用带来了数字化机会，同时也引入了新的 IT 安全风险。在将生成式 AI 集成到工作流程中之前，公司、机构、开发者和操作员都应进行风险分析，并相应地调整和采取安全措施。
PDFa month ago
灵活的深度神经网络在执法机构中用于确定：何处、何人和何物的图像分析
由于对有效安全措施的需求增加以及摄像头在商业产品中的集成，今天产生了大量的视觉数据。执法机构正在检查图像和视频，以查找激进化、恐怖组织的宣传和暗网市场上的非法产品。本文通过深度卷积神经网络（CNN）的视觉概念检测来理解图像内容，并提出了五个
PDF2 months ago
时间分布的后门攻击对联邦脉冲学习的影响
该研究探讨了脉冲神经网络（SNNs）和联邦学习（FL）在使用神经形态数据时受到后门攻击的脆弱性。研究发现，尽管 SNNs 的效率和 FL 的隐私优势使其在低功率设备上具有潜力，但这些系统容易受到此类攻击。研究采用了针对 SNNs 和 FL
PDF5 months ago
利用大型语言模型的强化学习修复代码安全漏洞
为了加强和增强通过 Large Language Models 生成的代码的安全性，在本文中，我们提出了一种基于强化学习的程序特定修复方法，结合语义和句法奖励机制，重点关注在代码中增加安全和功能性措施。
PDF6 months ago
基于迁移学习的实时手枪检测
本研究使用卷积神经网络和迁移学习，开发了一个实时计算机视觉系统，用于自动手枪检测。通过对在线手枪检测方法的全面分析，强调降低误报率和学习时间。通过迁移学习，证明了其有效性。尽管存在技术挑战，所提出的系统实现了 84.74% 的准确率，展示了
PDF7 months ago
语义边缘自动编码器中的非降波尔变换在安全改进和消噪不同语言中的应用
该研究通过将非降维小波变换与词嵌入语义边际自编码器相结合，提供了一种改进安全措施和去噪多语言的新策略。
PDFa year ago
基于机器学习系统的安全性：在训练和推理期间的攻击和挑战
对机器学习中存在的各种安全威胁、威胁模型及相关挑战进行了简要概述，利用 LeNet 和 VGGNet 对 MNIST 和 GTSRB 等基准进行了安全威胁演示，提出并解决了部分误差影响并较小的攻击方式，并阐述了开发安全措施的相关技术。
PDF6 years ago
AAAI何时重置您的密钥：通过学习确定安全更新的最佳时机
研究了未知隐蔽攻击的上佳安全更新时间问题，针对这个问题提出了基于上置信区间算法的联合病假问题模型，与最优周期性防御策略相比，我们的策略可以取得较低的遗憾。
PDF8 years ago