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USENIX Security Symposium
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AI生成的幻影参考文献侵入顶级科学会议
arXiv上发表的一项新研究表明，大型语言模型正在加剧科学论文中“幻影参考文献”或幻觉引用的问题。这些伪造的引用无法指向真实的学术著作，却出现在ICLR、ICML、NeurIPS和USENIX Security等顶级会议的同行评审论文集中。研究表明，尽管总体发生率很低，但论文数量庞大意味着相当一部分论文包含这些错误，有些论文甚至出现多处幻觉。研究还指出，在ChatGPT发布后，此类错误有所增加，甚至出现在获奖论文中，这表明当前的同行评…
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新的GBDT训练方法隐藏记录ID以增强隐私
研究人员开发了一种在垂直划分数据上训练梯度提升决策树（GBDTs）的新方法，同时保护记录标识符的匿名性。该方法解决了现有依赖私有集合交集（PSI）的方法存在的安全漏洞，这些方法可能会无意中暴露共享ID。提出的协议使用双电路PSI设计和不可知可编程伪随机函数，实现安全的、隐藏ID的聚合，为金融和医疗保健等领域的敏感数据分析提供了更高效、更私密的解决方案。