「プライバシー」に関する研究記事 9 件を、新しい順に掲載しています。
グラフを使ったコミュニティ推定で、「人（ノード）ごと」にプライバシーを守る強い保証を満たしつつ、現実的な計算量で動くアルゴリズムを提案しています。
IoT 機器の侵入検知（IDS）は通常データをサーバへ集めますが、それ自体がプライバシーリスクとなります。
テキストの台本から、複数人が自然に対話する音声を最大60分間も生成できる新しいAI技術が提案されました。
現代のAIで広く使われるTransformerモデルの計算コスト問題を解決するため、計算量が少ない新機構「LPA」を提案しました。
音声認識AIは、人にはノイズにしか聞こえない特殊な音をマイクで拾うと、誤った文字起こしをしてしまう脆弱性があります。
誰の声かを識別する「話者検証」と、特定の言葉を聞き取る「キーワード検出」を、一つの軽量なAIモデルで同時に学習する新手法を提案しています。
人間には聞こえない超音波を使い、音声アシスタントに秘密の命令を送る攻撃手法「SWhisper」が提案されました。
話者の声を隠す「音声匿名化」技術の評価でよく使われるデータセットには、話す内容（語彙）から個人が特定できてしまう弱点があることが指摘されました。
グローバルな通信に使われるイリジウム衛星の通信が、ほとんど暗号化されずに「平文」のまま送受信されている可能性が示されました。
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