दैनिक अर्क्सिव

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मोबाइल ऐप्स की गोपनीयता और सुरक्षा के समर्थन पर एलएलएम: अत्याधुनिक तकनीक और अनुसंधान दिशाएँ

Created by
  • Haebom

लेखक

ट्रान थान लाम गुयेन, बारबरा कार्मिनाती, एलेना फेरारी

रूपरेखा

यह शोधपत्र मोबाइल ऐप्स में सुरक्षा और गोपनीयता जोखिमों को कम करने के लिए बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (एलएलएम) का लाभ उठाने के तरीकों पर शोध करता है। हम तेजी से जटिल होते खतरों के मद्देनजर गतिशील और हाइब्रिड एनालिटिक्स जैसे पारंपरिक तरीकों के विकल्प के रूप में एलएलएम की क्षमता और संभावनाओं पर प्रकाश डालते हैं। हम स्मार्टफोन प्लेटफॉर्म पर शीर्ष दस सामान्य सुरक्षा जोखिमों को कम करने के लिए एलएलएम के अनुप्रयोग पर अत्याधुनिक शोध प्रस्तुत करते हैं, एक एलएलएम-आधारित समाधान का प्रतिनिधि उदाहरण प्रस्तुत करते हैं जो उपयोगकर्ताओं द्वारा ऑनलाइन चित्र साझा करने पर संवेदनशील डेटा लीक का पता लगाता है, और भविष्य के शोध की दिशाओं पर चर्चा करते हैं।

Takeaways, Limitations

Takeaways:
मोबाइल ऐप्स में सुरक्षा और गोपनीयता जोखिमों का कुशलतापूर्वक पता लगाने और उन्हें कम करने के लिए एलएलएम का उपयोग करने की संभावना प्रस्तुत करना।
एक नया दृष्टिकोण प्रस्तावित करना जो मौजूदा पारंपरिक विश्लेषण विधियों का स्थान ले सके।
वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए एलएलएम-आधारित समाधान प्रस्तुत करना, जैसे कि छवियों को साझा करते समय संवेदनशील डेटा लीक का पता लगाना।
Limitations:
पेपर में प्रस्तुत एलएलएम-आधारित समाधान के प्रदर्शन और सामान्यीकरण को सत्यापित करने के लिए अतिरिक्त प्रयोगों और सत्यापन की आवश्यकता है।
एलएलएम के __T9212__ (जैसे, त्रुटि की संभावना, पूर्वाग्रह) के समाधान के लिए विचार और सुझाव की आवश्यकता है।
भविष्य के अनुसंधान कार्यों के रूप में उल्लिखित क्षेत्रों के लिए विशिष्ट अनुसंधान निर्देशों का अभाव।
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