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Multi-input and Multi-variable systems01:22

Multi-input and Multi-variable systems

441
Cruise control systems in cars are designed as multi-input systems to maintain a driver's desired speed while compensating for external disturbances such as changes in terrain. The block diagram for a cruise control system typically includes two main inputs: the desired speed set by the driver and any external disturbances, such as the incline of the road. By adjusting the engine throttle, the system maintains the vehicle's speed as close to the desired value as possible.
In the absence of...
441
Retrieval01:12

Retrieval

484
Retrieval is the process of getting information out of memory storage and back into conscious awareness. This ability is essential for daily tasks like brushing hair and teeth, driving to work, and performing job duties. Retrieval occurs in three ways: recall, recognition, and relearning.
Recall involves accessing information without cues, such as during an essay test, where individuals must retrieve facts and concepts from memory unaided. Another example is remembering the name of a colleague...
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プライバシー保護型マルチモーダル人工知能検索システム

Yifang Gao1, Wei Luo2, Chuanchuan Wang3

  • 1School of Electrical and Electronic Engineering, Universiti Sains Malaysia, 14300, Penang, Malaysia.

Scientific reports
|February 24, 2026
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

本研究では、大規模言語モデル（LLM）を用いたプライバシー保護型マルチモーダル検索のためのセキュアなシステムであるPMIRSを紹介する。PMIRSは、難読化、暗号化、連合学習によりデータセキュリティを強化し、高精度と低遅延を実現する。

キーワード:
クロスモーダル検索マルチモーダル深層学習マルチモーダルシステムプライバシー保護AI検索可能暗号

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科学分野:

  • 人工知能
  • コンピュータセキュリティ
  • 情報検索

背景:

  • 大規模言語モデル（LLM）はAIに不可欠ですが、マルチユーザークラウド環境ではプライバシーリスクをもたらします。
  • セキュアでプライベートなマルチモーダルデータ検索は、大きな課題です。

研究 の 目的:

  • セキュアでプライバシー重視のマルチモーダル画像およびテキストデータ検索のための新しいシステムであるPMIRSを提示すること。
  • クラウドベースのLLMへの安全なデータ送信を可能にし、プライバシーリスクを軽減すること。

主な方法:

  • PMIRSは、難読化技術、暗号化推論（AES-CBC）、および連合学習を用いてCLIPベースモデルをファインチューニングします。
  • Diffie-Hellmanアルゴリズムは、マルチユーザー環境でのセキュアな鍵管理を保証します。
  • クエリ埋め込みは、ブロック単位の射影と暗号化によって難読化されます。

主要な成果:

  • PMIRSは、カスタマイズされたImageNetデータセットでF1スコア0.92、精度0.90超を達成しました。検索レイテンシは一貫して180ミリ秒未満でした。PMIRSは、精度を維持しながら、CLIPベースラインと比較して平均F1スコアを7.67%向上させました。

結論:

  • PMIRSは、セキュアで効率的、かつプライバシーを保護するマルチモーダル検索の実用的なソリューションを提供します。
  • このシステムは、GDPRやHIPAAなどの規制下での医療画像、カスタマーサービス、エンタープライズデータ管理に応用可能性があります。