Computerwissenschaften - Kryptographie und Sicherheit

Neue Methoden zum Schutz von maschinellem Lernen vor Backdoor-Angriffen mithilfe der Merkmalsstärke.

Umgang mit Datenschutzrisiken, während man wertvolle Einblicke aus Machine-Learning-Modellen liefert.

Ein Überblick über Governance-Themen in DeFi und deren Auswirkungen.

Effiziente Methoden für optimale Ate-Paarungen verbessern die kryptografische Sicherheit auf FPGA-Geräten.

DroidDissector hilft Forschern dabei, Android-Malware effektiv mit statischer und dynamischer Analyse zu identifizieren.

Ein Blick darauf, wie Wertentnahme über verschiedene Blockchains funktioniert.

Erfahre, wie verteilte Autorisierung die Netzwerksicherheit und das Zugangsmanagement verbessert.

WinkFuzz verbessert das Kernel-Fuzzing, indem es die Abhängigkeiten von Systemaufrufen analysiert, um die Sicherheitstests zu optimieren.

Dieses Dokument stellt effiziente Methoden vor, um die Nachrichtenintegrität in industriellen Kontrollsystemen zu gewährleisten.

DeFi bietet innovative Finanzdienstleistungen direkt zwischen Nutzern ohne traditionelle Zwischenhändler.

Lern, wie Edge-Computing eine zuverlässige Datenverarbeitung gewährleisten kann.

Erforschen, wie datengestützte Intelligenz Cybersecurity-Strategien und Automatisierung verbessert.

Forschung zeigt, dass maschinelles Lernen die Erkennungsraten von SQL-Injection deutlich verbessert.

Dieser Artikel behandelt fortgeschrittene Lernmethoden für die Sicherheit von SDN.

Eine Untersuchung über Online-Praktiken, die die Sicherheit von Kindern auf digitalen Plattformen beeinflussen.

Die Fairness in DLTs erkunden, besonders durch die Linse von DAG-basierten Systemen.

Die gemeinsame Nutzung von synthetischen Daten verbessert die Gesundheitsforschung und schützt gleichzeitig die Privatsphäre.

AWAIRE bietet einen neuen Ansatz, um die Ergebnisse von IRV-Wahlen ohne detaillierte Aufzeichnungen zu überprüfen.

Ein neuer Ansatz, um Malware in PDF-Dateien mit weniger Funktionen zu erkennen.

GIFD bietet einen frischen Ansatz, um Daten während des maschinellen Lernens sicher zu halten.

Kombination von DNNs und SNNs mit homomorpher Verschlüsselung, um die Datensicherheit zu gewährleisten.

Ein neues Framework verbessert die Transparenz von Deep-Learning-Modellen für die Sicherheitsanalyse.

Ein schneller Algorithmus erkennt Fake-Accounts, bevor sie Schaden anrichten können.

Das SGX-MR-Framework vereinfacht den Datenschutz für Entwickler in Cloud-Umgebungen.

Dieser Artikel beleuchtet datenschutzbewusstes Programmieren als Lösung für die Sicherheit von TEE.

Erfahre, wie PPSR den Datenschutz bei symbolischen Regressionsaufgaben schützt.

CyberForce kombiniert Lernstrategien, um IoT-Geräte vor Malware zu schützen.

Blockchain nutzen, um den Handel mit Baurechten zu vereinfachen.

Untersuchen, wie GitHubs Copilot die Codesicherheit für Entwickler beeinflusst.

Eine Studie über MEV und Arbitrage-Strategien im einzigartigen Blockchain-System von Algorand.

Dieser Artikel bespricht neue Bedrohungen für tiefe neuronale Netzwerke durch Bit-Flip-Angriffe.

Post-Quanten-Kryptographie entwickelt neue Methoden, um Daten vor Quantenangriffen zu schützen.

Diese Studie zeigt, was Vertrauen in anonymen Berechtigungssystemen antreibt.

Neue Methoden verbessern die Entdeckung von versteckten Nachrichten in Videodateien.

Ein Blick auf die Rolle von maschinellem Lernen im Kampf gegen Cyberbedrohungen.

Automatisierte Tools verbessern Penetrationstests durch KI-Integration und Aufgabenmanagement.

Erforschung der neuesten Erkenntnisse vom Gipfel zur Sicherheit in der Software-Lieferkette.

Web 3.0 verändert die Online-Interaktion und gibt den Nutzern mehr Kontrolle über ihre Daten.

Eine Studie zeigt, wie die Orientierung von Chips die Leistung von SRAM-basierten PUFs beeinflusst.

Neues System verbessert die Smart Home-Tests durch von Nutzern erstellte Automatisierungsszenarien.