Computerwissenschaften - Kryptographie und Sicherheit

Ein umfassender Ansatz zum Schutz der Datenprivatsphäre, während die Nützlichkeit des Modells erhalten bleibt.

Dieses Papier behandelt versteckte Kommunikationsrisiken in softwaredefinierten Netzwerken.

Erforschung von Netzwerkisolierung und neuen virtuellen Switch-Designs für sichere Cloud-Umgebungen.

Industrielle Systeme haben Risiken; IIDSs sollen die Cybersicherheit verbessern, stehen aber vor Herausforderungen bei der Implementierung.

Methoden zur sicheren Informationsweitergabe in Gruppendiskussionen erkunden.

Dieser Artikel behandelt Datenschutzlösungen für Max Cover und Set Cover Probleme.

TTPXHunter verbessert die Bedrohungsaufklärung, indem es die Extraktion von TTPs aus Berichten automatisiert.

Lerne, wie Label-Flipping-Angriffe die Sicherheit von URLs bedrohen und welche neuen Verteidigungsstrategien es gibt.

Ein Blick auf die Risiken von Datenvergiftung in föderierten Lernsystemen.

Neue Methoden verbessern die Robustheit von DNNs gegen gegnerische Angriffe, indem sie Beispielanfälligkeiten berücksichtigen.

Dieses Papier zeigt, wie OpenVPN von ISPs trotzdem erkannt werden kann.

Untersuchung von Techniken zur Verbesserung der Sicherheit in BusyBox, das in IoT-Geräten verwendet wird.

Eine neue automatisierte Methode hilft Entwicklern, Sicherheitstestfälle für RESTful APIs zu erstellen.

Die Erforschung von datenschutzfreundlichen Techniken im maschinellen Lernen und deren Bedeutung.

PhenoAuth bietet einen neuen Ansatz für die sichere Authentifizierung von IoT-Geräten.

Ein neuer Ansatz verbessert die Datenwiederherstellung und geht gleichzeitig auf Datenschutzbedenken im föderierten Lernen ein.

WaterMax verbessert das Wasserzeichen in KI-generierten Texten und sorgt für Qualität und Nachverfolgbarkeit.

Neue Mechanismen verbessern den Datenschutz und erhalten gleichzeitig die Datenverwendbarkeit im maschinellen Lernen.

Lerne, wie du Sicherheitslücken effektiv in Open-Source-Software beheben kannst.

Wie man Nutzer schützt, während sie fortgeschrittene Sprachmodell-Systeme nutzen.

Innovative Algorithmen nutzen öffentliche Daten, um die Privatsphäre bei der Datenanalyse zu schützen.

Lern, wie du deine Datenschutz in der Cloud sichern kannst.

Diese Forschung zeigt Datenschutzbedrohungen in einfacheren Themenmodellen wie LDA.

Untersuchung, wie Blockchain die kollaborative Cybersicherheit von 2016 bis 2023 verbessert.

Ein neues Framework verbessert die Privatsphäre bei KI-generierten Bildern und sorgt gleichzeitig für Effizienz.

Inception-Angriffe sind ein ernsthaftes Risiko für VR-Nutzer und manipulieren deren Erlebnisse.

Dieser Artikel behandelt Methoden zum Datenschutz für tabellarische Daten in grossen Sprachmodellen.

Ein genauer Blick auf die Sicherheit von SCTP und die aktuellen Schwachstellen.

Die Analyse der EU-Sanktionen gegen russische Medien und deren gemischte Wirksamkeit.

Untersuchung der Nutzererfahrungen und Entwicklerherausforderungen bei VR-Sicherheitsmassnahmen.

Lerne, wie man Bedrohungsinformationen sicher zwischen Organisationen teilt.

Einführung von adversarialem Hypervolumen, um die Leistung von Deep-Learning-Modellen besser zu bewerten.

Ein System, das Blockchain nutzt, um das Eigentum an digitalen Inhalten zu schützen.

Eine adaptive Methode zum Schutz der Privatsphäre in smarten Anwendungen mithilfe von verstärkendem Lernen.

Die Kombination von CPABE und OAuth 2.0 für besseren Datenschutz bei Gesundheitsdaten.

Ein System entwickeln, um Bibliotheken in verschiedenen Programmiersprachen effektiv zu vergleichen.

Erforschen von Datenschutzrisiken im Zusammenhang mit Membership-Inference-Angriffen in maschinellem Lernen.

Die Verbesserung von Fuzz-Tests für eingebaute Systeme durch die Optimierung von MMIO-Modellen.

Ein neues Modell zielt darauf ab, NFT-Schöpfer über die Zeit zu belohnen.

Die Automatisierung von Vorfallreaktionen verbessert die Sicherheit und Zuverlässigkeit der Dienstleistungen in der Energieverteilung.