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Ergebnisse für “Schwachstellen”
Forschung

<p>Federated Learning ermöglicht datenschutzfreundliches Modelltraining, doch die geteilten lokalen Updates bleiben Angriffen ausgesetzt. Um diese Schwachstellen zu beheben, wurden sichere Aggregationsverfahren entwickelt, die die Privatsphäre der Clients schützen.</p> <p>Die bisher vorgeschlagene Quantum Secure Aggregation (QSA) nutzt einen einzigen globalen GHZ‑Zustand, um die Client‑Updates in die globale Phase mehrteiliger, verschränkter Zustände zu kodieren. Bei steigender Teilnehmerzahl verschlechtert

arXiv – cs.LG
Forschung

<h1>Indische KI-Modelle: Neuer Benchmark prüft Sicherheitsresistenz in 12 Sprachen</h1> <p>Die Sicherheit großer Sprachmodelle wird bislang fast ausschließlich in Englisch getestet – ein Ansatz, der die Schwachstellen in anderen Sprachen vernachlässigt. Mit dem neuen Benchmark <strong>Indic Jailbreak Robustness (IJR)</strong> wird das geändert. IJR bietet einen „judge‑free“ Test, der 45.216 Angriffs‑Prompts in zwölf indischen und südasiatischen Sprachen abdeckt und sowohl einen JSON‑Track mit vertraglich fe

arXiv – cs.AI