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研究论文 2024年6月 刚刚接受 全面理解数据增强对3D对抗示例可传递性的影响 三维点云分类器易受不可察觉的扰动影响,严重威胁了深度学习模型在实际应用中的安全性和可靠性,使得深度三维点云模型的稳健性评估。。。 研究论文 2024年6月 刚刚接受 用于风险评估的紧凑脆弱性知识图 软件漏洞,也称为缺陷、漏洞或弱点,在现代信息系统中很常见,使组织和个人的关键数据面临网络风险。 由于资源稀缺,初始风险评估正成为一种。。。 研究论文 2024年5月 刚刚接受 动态图中的异常检测:综述 本文对使用动态图进行异常检测进行了全面的概念性概述。 我们关注现有的基于图形的异常检测(AD)技术及其在动态网络中的应用。 这项调查的贡献。。。 研究论文 2024年5月 刚刚接受 EML:用于跨事件错误信息检测的情感软件元学习 现代社交媒体的发展极大地改变了人们获取信息的方式。 然而,各种虚假信息的广泛传播产生了严重的有害影响。 因此,人们提出了许多基于深度学习的方法来。。。 研究论文 2024年3月 序列推荐中的差异隐私:一种噪声图神经网络方法 随着各种在线平台上备受关注的隐私泄露事件越来越多,用户越来越关注他们的隐私。 而推荐系统是提供个性化服务的在线平台的核心组件。。。 研究论文 2024年2月 FiFrauD:动态图形流中的无监督金融欺诈检测 考虑到电子市场中交易员之间的金融交易流,我们如何实时准确地检测欺诈交易员和可疑行为? 尽管在发现这些欺诈者方面做出了努力,但该领域仍然面临严重的。。。 研究论文 2024年2月 训练数据的实用性隐私干扰 差异隐私约束下的数据扰动是保护数据隐私的重要途径。 然而,随着数据维度的增加,分配给每个维度的隐私预算减少,因此增加的噪声量增加。。。 研究论文 2024年1月 具有离群值的保隐私非负矩阵分解 非负矩阵分解是一种流行的无监督机器学习算法,用于从固有的非负数据中提取有意义的特征。 此类数据通常包含敏感的用户隐私信息。 此外,数据集可以包含。。。 研究论文 2023年12月 EFMVFL:无第三方的高效灵活的多党垂直联合学习 联合学习(FL)是一种机器学习设置,允许多个参与者在服务器的编配下协作训练模型,而不会泄露其本地数据。 垂直联合学习(VFL)是一种特殊的学习结构。。。 研究论文 2023年12月 通过微聚合进行公平和私有数据预处理 个人数据的隐私保护和自动决策的公平性是负责任的机器学习的基本要求。 两者都可以通过数据预处理实现,并共享一个共同的目标:数据应该对任务有用,而。。。 研究论文 2023年11月 通过切割边攻击最短路径 识别网络中节点之间的最短路径是一个常见的图分析问题,对于许多涉及资源路由的应用程序来说很重要。 能够操纵图形结构的对手可以改变流量模式以获得一些。。。 研究论文 2023年11月 社会利益的对手:利用对手攻击保护个人属性隐私 社交媒体极大地改变了世界,使数十亿人能够参与这种互动环境,方便地创建内容并与公众共享。 其中,文本数据(例如推文、博客)维护了基本的但。。。 辅导的 2023年11月 网络安全中的图形挖掘:综述 今天,恶意软件、垃圾邮件和入侵等网络攻击的爆炸性增长给社会造成了严重后果。 保护网络空间已成为组织和政府的一大关切。 传统的基于机器学习的方法是。。。 研究论文 2023年9月 数据发布隐私与透明的分布式协同进化 数据透明度有利于数据参与者的意识、用户的公平性和研究工作的再现性。 然而,在满足透明度要求时,我们不能忽视数据隐私。 本文定义了多目标数据。。。 研究论文 2023年4月