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隐私与数据泄露

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10月6日周二
  1. BleepingComputer · 收录 · 原文 ↑264

    OpenAI 将在欧盟为 ChatGPT 和 Codex 文本加入不可见水印

    OpenAI 准备在未来几周为欧盟地区符合条件的 ChatGPT 和 Codex 文本输出加入不可见水印,该水印在阅读或复制时不可见,通过 textGrain 技术微调模型用词形成可检测的统计模式。全球 API 开发者即日起可对支持的模型选择开启水印,默认关闭;水印检测器同时开放申请,初期仅限获批的研究者和专家机构。OpenAI 自己的测试显示水印容易被编辑破坏,在 400 token 段落中替换 10% 同义词使检测率从约 92% 降至 66%,替换 25% 降至 17%;在 1% 误报率下,200 token 心理学回答的检测率约 80%,400 token 时约 95%,数学等用词自由度低的主题检测更差。OpenAI 提醒,未检测到水印不能证明文本由人类撰写,检测到水印也不会透露生成者身份、账号、提示词或对话内容,且无法判断最终作品有多少由人类撰写或编辑。

    1 条报道 · 1 个来源查看事件时间线与全部报道
10月3日周六
  1. arXiv · 收录 · 原文 论文15

    基于差分隐私扩散模型的能源时间序列插补:裁剪感知的目标条件化方法

    针对能源时间序列缺失值插补,研究提出裁剪感知的目标条件化方法,在固定阈值 DP-SGD 下用 v-prediction 缓解余弦扩散调度后期低 SNR 时间步的梯度放大,并引入扩散调度感知的动态加权在裁剪前加强衰减。在五个真实能源时间序列数据集上,覆盖随机点缺失、连续块缺失、持续中断及多种缺失严重程度,该方法在匹配 DP-SGD 设置下插补效用一致优于 ε-prediction 基线。梯度诊断显示裁剪前梯度范数上尾更低、裁剪比例下降,后期低 SNR 时间步衰减更强。

已经到底了