Replika AI의 GDPR 준수 현실: 개인 정보 보호 정책의 허점과 윤리적 문제점
Replika AI의 개인정보 보호 정책 분석 결과, GDPR 준수를 주장하지만 실제로는 사용자 데이터를 광범위하게 수집하고 활용하며, 특히 취약 계층 이용자를 대상으로 한 데이터 활용의 윤리적 문제가 제기된다.
Replika AI の GDPR コンプライアンスの実態：プライバシーポリシーと現実の乖離
Replika AIは、GDPRコンプライアンスを謳っているものの、実際にはユーザーデータの収集と利用に関して不透明な部分が多く、プライバシー保護の観点から深刻な懸念がある。
The Reality of GDPR Compliance: A Case Study of Replika AI and its Privacy Policy Discrepancies
Despite claiming GDPR compliance, Replika AI's data collection practices raise serious privacy concerns, particularly regarding transparency, data usage for AI model training, and the handling of sensitive information, highlighting the need for greater scrutiny of AI companion services.
Security Threats, Protection Models, and Challenges in Smart Grid 2.0
Smart Grid 2.0, while promising enhanced efficiency and sustainability in energy distribution, introduces significant security vulnerabilities due to its reliance on communication networks and AI-powered systems.
クラウドベースのインフラストラクチャにおけるセキュリティ管理生成の効率化：生成AIを用いたアプローチ
生成AIを用いることで、クラウドベースのサービスのセキュリティ管理に必要なGherkinコードの生成を自動化し、開発プロセスを大幅に効率化できる可能性がある。
복잡한 표본 설문 조사에서 차등 개인정보 보호를 위한 조사 가중치 정규화 방법
본 논문에서는 복잡한 표본 설문 조사에서 차등 개인정보 보호를 유지하면서 정확한 유한 모집단 추정을 수행하기 위해 조사 가중치 정규화 방법을 제안합니다.
Balancing Privacy, Accuracy, and Bias Correction: Differentially Private Survey Estimation via Weight Regularization
This research paper introduces a novel approach to estimate population statistics from survey data while ensuring differential privacy. The authors propose a method that balances the trade-off between privacy loss, data accuracy, and bias correction by regularizing survey weights.
윤리적 연구자를 위한 사이버 보안 지능형 침투 테스트 도우미, CIPHER
침투 테스트 과정을 단순화하고 초보자도 쉽게 사용할 수 있도록 특별히 설계된 대규모 언어 모델인 CIPHER를 소개합니다.
倫理的なリサーチャーのためのサイバーセキュリティインテリジェントペネトレーションテストヘルパー（CIPHER）
ペネトレーションテストの経験が少ないユーザーを支援するために、大規模言語モデル（LLM）を用いた、専門知識と段階的なガイダンスを提供するチャットボットアシスタント「CIPHER」を開発した。
CIPHER: A Large Language Model for Penetration Testing Assistance and Benchmarking
This paper introduces CIPHER, a large language model specifically trained to assist ethical researchers in penetration testing, and presents FARR Flow, a novel method for automated and reproducible evaluation of LLM performance in penetration testing scenarios.
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