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Yang Cao
2022–2026 LIVE
日本の大学への公開時点の所属を確認できた著者表記を掲載しています。大学IDと完全一致の著者名でまとめており、人物の名寄せはしていません。同名別人や表記違いの可能性があり、現在所属・全業績・研究者の総合順位を表すものではありません。
公開時所属: 東京科学大学 · Top conference papers: 21
印刷日： 全論文
出典：https://topcsuniv.org/japan/authors/e468de1fb243d54981ea/
論文上の著者表記・公開時所属による集計です。人物の名寄せ・現在所属・全業績を表すものではありません。
分野別内訳
- Databases 7
- AI (General) 6
- Machine Learning 4
- Systems Security & Privacy 2
- Design Automation 1
- Web, Data Mining & Information Retrieval 1
分野別の本数はcross-listにより重なる場合があります。合計本数は同一論文を1本に数えます。
論文一覧
- Differentially Private Subspace Fine-Tuning for Large Language Models
日本大学: 東京科学大学
- Oblivionis: A Lightweight Learning and Unlearning Framework for Federated Large Language Models
日本大学: 東京科学大学
- Otter: Mitigating Background Distractions of Wide-Angle Few-Shot Action Recognition with Enhanced RWKV
- Privacy on the Fly: A Predictive Adversarial Transformation Network for Mobile Sensor Data
日本大学: 東京科学大学
- LHGstore: An In-Memory Learned Graph Storage for Fast Updates and Analytics
日本大学: 東京科学大学
- Disrupting Hierarchical Reasoning: Adversarial Protection for Geographic Privacy in Multimodal Reasoning Models
日本大学: 東京科学大学
- Are Your LLM-based Text-to-SQL Models Secure? Exploring SQL Injection via Backdoor Attacks
日本大学: 東京科学大学
- Doppio: Communication-Efficient and Secure Multi-Party Shuffle Differential Privacy
日本大学: 東京科学大学
- Spattack: Subgroup Poisoning Attacks on Federated Recommender Systems
Web, Data Mining & Information Retrieval
日本大学: 東京科学大学
- Federated Graph Condensation with Information Bottleneck Principles
日本大学: 東京科学大学
- Bargaining-Based Data Markets
日本大学: 東京科学大学
- PGB: Benchmarking Differentially Private Synthetic Graph Generation Algorithms
- Enhancing Federated Domain Adaptation with Multi-Domain Prototype-Based Federated Fine-Tuning
日本大学: 東京科学大学
- MMGIA: Gradient Inversion Attack Against Multimodal Federated Learning via Intermodal Correlation
日本大学: 東京科学大学
- AegisGuard: RL-Guided Adapter Tuning for TEE-Based Efficient & Secure On-Device Inference
日本大学: 東京科学大学
- Continuous Publication of Weighted Graphs with Local Differential Privacy
日本大学: 東京科学大学
- PreCurious: How Innocent Pre-Trained Language Models Turn into Privacy Traps
日本大学: 東京科学大学
- TabularMark: Watermarking Tabular Datasets for Machine Learning
日本大学: 東京科学大学
- Noise-Aware Algorithm for Heterogeneous Differentially Private Federated Learning
日本大学: 東京科学大学
- HRNet: Differentially Private Hierarchical and Multi-Resolution Network for Human Mobility Data Synthesization
- Uldp-FL: Federated Learning with Across Silo User-Level Differential Privacy