Computerwissenschaften - Kryptographie und Sicherheit

Untersuchung der Auswirkungen von Datenprioren auf die differenzielle Privatsphäre bei Angriffen zur Bildrekonstruktion.

Ein Blick auf die Verifizierung von Graphzuständen und deren Bedeutung in der Quantenkommunikation.

Lern, wie Angriffsbäume helfen können, Systemanfälligkeiten zu identifizieren und anzugehen.

Die SNOW-SCA-Methode geht die Schwachstellen im neuen SNOW-V-Verschlüsselungsstandard an.

Wie man Cyber-Abwehrstrategien mit Spielmodellen und adaptiven Techniken verbessert.

Ein Rahmenwerk zur Verbesserung der Anomalieerkennung in föderierten Lernsystemen.

Untersuchen, wie gut LLMs Online-Grooming-Risiken erkennen und Ratschläge geben können.

Neue Datenschutzbedenken bei der Nutzung von Diffusionsmodellen erkunden.

Ein neuer Speicher-Allocator bietet verbesserte Sicherheit und Leistung für die Softwareentwicklung.

Ein neues Framework verbessert die Datenflussanalyse in der Softwaregestaltung für mehr Sicherheit.

Untersuchung von Schwachstellen in Hardware für Post-Quanten-Kryptographie und Einführung des REPQC-Tools.

Dieser Artikel behandelt Methoden, um die Widerstandsfähigkeit des Deep Learnings gegenüber adversarialen Beispielen zu verbessern.

Dieser Artikel untersucht die Rolle der Spieltheorie beim Verständnis von Cybersecurity-Bedrohungen und -Strategien.

Ein neuer Ansatz, um Backdoor-Proben zu finden, ohne saubere Daten zu brauchen.

Neue Wasserzeichenmethode stärkt den Schutz von Machine-Learning-Modellen gegen Diebstahl.

Neue Hardware-Trojaner stellen ernsthafte Risiken in modernen CPU-Designs dar.

Neue Methoden zur Erstellung von MDS- und involutory MDS-Matrizen verbessern die Datensicherheit.

Forschung zeigt, dass es einen effektiven Angriff auf LWE-Systeme mit spärlichen binären Geheimnissen gibt.

Neues Modell passt sich an die sich entwickelnden Datenvergiftungsbedrohungen an, indem es interaktive Spieltheorie-Strategien nutzt.

Dieses Papier untersucht die finanzielle Tragfähigkeit von LSTs in automatisierten Marktbereitstellern.

Ein neues Design verbessert die Fahrzeug-Sicherheit durch fortschrittliche Einbruchserkennungssysteme.

Ein vorgeschlagenes Framework verbessert die Sicherheit für föderiertes Lernen gegen Angriffe von Gegnern.

Untersuchung von Problemen der Speicherung in KI-generierten Bildern und deren Auswirkungen.

Ein neues Modell verbessert die Fahrzeugsicherheit, indem es unsichtbare Angriffs-muster erkennt.

Ein flexibles IDS vorstellen, um sich effektiv gegen sich entwickelnde Cyber-Bedrohungen zu wappnen.

Lern, wie CVQKD eine sichere Schlüsselausgabe mithilfe von Quantenmechanik gewährleistet.

Ein neues Modell verbessert die Sicherheit bei der Sprachidentifikation und widersteht Sprachfälschungen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Skalierbarkeit in asynchronen BFT-Systemen.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Verbesserung von IDS für unbekannte Cyberbedrohungen.

Dieser Artikel behandelt die Risiken der Deanonymisierung im IOTA-Netzwerk und schlägt Privatsphäre-Strategien vor.

Dieses Framework ermöglicht kollaboratives Training von Modellen und sorgt gleichzeitig für Datenschutz und Integrität der Modelle.

Die Auswirkungen von Diffusionsmodellen auf das Urheberrecht für Künstler erkunden.

Lern, wie Programmierframeworks die differenzielle Privatsphäre für Datenanalyse verbessern.

Ein neuer Ansatz für sichere Berechnungen auf verschlüsselten Daten.

Eine Analyse moderner Taktiken, die verwendet werden, um Wähler bei Wahlen zu beeinflussen.

Ein Blick auf die Bedrohungen, die von LLMs ausgehen, und Strategien zur Verteidigung.

Ein Blick auf ein datenschutzfreundliches Beweissystem in der Kryptographie.

Neue Methode SSCAE verbessert die Generierung von adversarialen Beispielen in der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Moderationsmethoden für grosse Sprachmodelle.

Maschinen-Unlearning ermöglicht es Modellen, Daten zu vergessen, was für die Einhaltung des Datenschutzes wichtig ist.