Computerwissenschaften - Kryptographie und Sicherheit

Erforschung von Datenschutzrisiken bei synthetischen Daten und Einführung des Datenplagiatsindex.

Analyse von effektiven Clean-Label-Backdoor-Angriffstechniken im maschinellen Lernen.

Speicher-Verschlüsselung bietet eine neue Möglichkeit, Cloud-Daten sicher und effizient zu halten.

Datenaugmentation steigert die Genauigkeit der Softwareanfälligkeitsbewertung bei Datenungleichgewicht.

Ein Framework, um irreführende Videos anhand von Verkehrs Mustern zu identifizieren.

Aufdecken, wie Drittanbieter-Tools Benutzerprivatsphäre gefährden können.

Die Sicherheitsaspekte von WebAssembly und seine Schwachstellen untersuchen.

Studie zeigt Sicherheitsrisiken durch Datenvergiftung in grossen Sprachmodellen.

Die Schwachstellen und möglichen Angriffe auf NeRF-Technologie untersuchen.

Ein neues Framework verbessert die Datensicherheit für KI-Anwendungen.

MaskedHLS bietet eine Lösung zum Aufbau von sicherer Hardware, die gegen Angriffe über Strom-Seitenkanäle schützt.

Der TGIF-Datensatz hilft dabei, fortgeschrittene Bildmanipulationstechniken zu erkennen.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit in Empfehlungssystemen durch effektives Watermarking.

Eine neue Methode verbessert das Wasserzeichen, ohne die Textqualität zu opfern.

Ein neuer Algorithmus vereinfacht Modulo-Operationen, was für Kryptografie und Primzahlberechnungen nützlich ist.

Ein neues Handshake-Design für sicheres IoT-Identitätsmanagement.

Untersuchung der Rolle von LLMs bei der Erkennung von Hardware-Trojanern in elektrischen Designs.

Die Rolle der Kreditzuweisung in Machine Learning und Urheberrechtsfragen untersuchen.

Die aktuelle Lage auf dem Ethereum Block-Builder-Markt unter die Lupe nehmen.

Die Verbesserung von Malware-Detektionsmethoden durch Anpassung an sich entwickelnde Bedrohungen.

Eine Studie über die Netzwerkverkehrsmerkmale von medizinischen Geräten für bessere Sicherheit.

Ein neues Framework hat zum Ziel, Inkonsistenzen in den Protokollen von Mobilfunknetzen zu erkennen.

Untersuchung von differentialer Privatsphäre und NTK-Regressionsanalyse zum Schutz von Benutzerdaten in KI.

Sri Lanka setzt ein Datenschutzgesetz in Kraft, um Patientendaten in Gesundheits-Apps zu schützen.

Dieser Artikel bespricht die Bedeutung von Zeitsynchronisation und Sicherheit in GNSS-Empfängern.

EarlyMalDetect sagt Malware-Verhalten über API-Aufrufe voraus für bessere Sicherheit.

Wir stellen eine sichere Methode zum Online-Dokumentenunterzeichnen mit isogeniebasierter Krypto vor.

Diese Studie untersucht Vertrauen und Benutzerfreundlichkeit in elektronischen Abstimmungssystemen.

Ein Überblick über Quanten-Kryptographie und ihre Rolle in der sicheren Kommunikation.

Die Auswirkungen von Hyperledger Fabric auf elektronische Gesundheitsakten in Südafrika erkunden.

Dieses Papier untersucht Backdoor-Angriffe und deren Auswirkungen auf die Sicherheit von Machine Learning.

Untersuchen von differentieller Privatsphäre, um sensible Informationen in KI-Anwendungen zu schützen.

Datenvergiftung gefährdet die Zuverlässigkeit des Stromnetzes angesichts steigender Komplexität.

Ein neuer Ansatz zielt darauf ab, die Privatsphäre der Nutzer zu schützen und gleichzeitig die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern.

KI nutzen, um Schwachstellenbewertungen in medizinischen Geräten zu verbessern.

Ehrliches Computing legt Wert auf Vertrauen und Ethik im Umgang mit Daten.

Ein neues Tool zur Verbesserung der Gerätesicherheit für den ESP32-Mikrocontroller.

Ein neues Modell verbessert das Erraten von Passwörtern und die Einschätzung der Passwortstärke.

Neue Methoden, die Diffusionsmodelle verwenden, verbessern die Cybersicherheit gegen adversarielle Beispiele.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit von Smart Grids und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer.