Computerwissenschaften - Kryptographie und Sicherheit

Dieser Artikel untersucht die Auswirkungen von Datenvergiftung auf die Ausrichtung von Sprachmodellen.

Künstler stehen Risiken gegenüber, da neue Technologien ihren einzigartigen Stil nachahmen.

P3GNN verbessert die APT-Erkennung und schützt gleichzeitig die Datenprivatsphäre in SDN-Netzwerken.

Die Kombination traditioneller Clusterverfahren mit Datenschutz durch differentielle Privatsphäre.

Lern, wie Backdoor-Angriffe Machine-Learning-Systeme bedrohen und welche Methoden es gibt, um sich dagegen zu verteidigen.

Eine Methode, um Privatsphäre zu wahren, während man städtische Verkehrsstatistiken teilt.

Neue Methoden verbessern Vorhersagen, indem sie sich auf die Funktionalität des Codes statt auf Variablennamen konzentrieren.

Ein Rahmen, um die APT-Erkennung zu verbessern und dabei die Privatsphäre zu schützen.

LDMeta verbessert den Datenschutz und die Effizienz bei verteilten Lernmethoden.

Die Studie untersucht, wie Influencer-Werbung die Wahrnehmungen von VPNs und den Glauben an Online-Sicherheit beeinflusst.

Die Sicherheitsherausforderungen durch gegnerische Angriffe auf multimodale Agenten erkunden.

LLMs helfen menschlichen Bewertern dabei, schädliche Online-Inhalte effektiv zu identifizieren.

Dieses Papier untersucht Risiken und Wartungsprobleme mit Chrome-Erweiterungen.

Neue Forschungen zeigen effiziente Beweisverfahren in begrenzten Quanten-Speicherumgebungen.

Eine Methode zur Verbesserung des Datenschutzes im föderierten Lernen, indem bestimmte Datenbeeinflussungen entfernt werden.

Sich um die Sicherheitsbedenken von Code kümmern, der von grossen Sprachmodellen erzeugt wird.

Eine neue Verteidigungsstrategie für LLMs gegen Backdoor-Angriffe.

Eine neue Methode, um Datensätze vor unbefugter Nutzung in generativen Modellen zu schützen.

Dieser Artikel untersucht, wie differenzielle Privatsphäre ECG-Daten im Gesundheitswesen schützt.

Eine Studie über Intrusion-Detection-Systeme zur Identifizierung von Maskerade-Angriffen in Fahrzeuggnetzen.

Erkunde die Entwicklung und Herausforderungen von Maximal Extractable Value in DeFi.

Ein neuer leichter Ansatz, um den Austausch von Cyber-Bedrohungen zwischen IoT-Geräten zu verbessern.

Ein neuer Datensatz soll die Sicherheit von Text-zu-Bild-Modellen gegenüber schädlichem Inhalt verbessern.

Eine neue Methode reduziert die Datenschutzrisiken bei Anwendungen zur retrieval-unterstützten Generierung.

Die Sicherheit und Herausforderungen von QPKE in einer Welt mit Quantencomputern untersuchen.

SeCTIS ermöglicht sicheres Teilen von Cyber-Bedrohungsinformationen, während Privatsphäre und Datenqualität gewahrt bleiben.

Erforschen von datenschutzfreundlichen Technologien in der medizinischen Bildanalyse.

Eine Studie darüber, wie Sprachmodelle Anweisungen ignorieren können und welche Folgen das hat.

Ein neues Protokoll kombiniert Transport und Verschlüsselung für sicheren und effizienten Datentransfer.

QuADTool vereinfacht die Risikoanalyse durch Angriffs-Verteidigungsbäume.

Neue Techniken verbessern den Datenschutz und die Sicherheit bei Datenbankabfragen und -transaktionen.

Die Effektivität von Cyber Essentials gegenüber sich entwickelnden Cyber-Bedrohungen bewerten.

Richtung hat Einfluss auf die Bildsicherheit und wirkt sich auf Steganalyse und forensische Identifikation aus.

Eine Studie zur Wirksamkeit von OOD-Detektoren gegen feindliche Beispiele.

Tempora-Fusion verbessert Zeit-Lock-Puzzles für sichere und überprüfbare Berechnungen.

Neue Methoden zum Schutz der Datensicherheit in Cloud-Computing-Umgebungen.

SaTor hat sich zum Ziel gesetzt, die Latenz im Tor-Netzwerk mit Satelliten-Technologie zu reduzieren.

SecureSpectra bietet eine neue Möglichkeit, die Audioidentität gegen Deepfake-Bedrohungen zu schützen.

Diese Arbeit verbessert die Privatsphäre bei der Graphdiffusion und erhält dabei die Daten-Nutzbarkeit.

INDICT verbessert die Codesicherheit und -hilfsbereitschaft durch doppelte Kritik-Analyse.