Computerwissenschaften - Kryptographie und Sicherheit

Erfahre, wie Sicherheitsmassnahmen kritische Infrastrukturen vor steigenden Cyberangriffen schützen.

Eine Studie, die maschinelles Lernen-Modelle vergleicht, um Schwachstellen in C/C++-Code zu bewerten.

LightPHE erleichtert es, sensible Daten mit homomorpher Verschlüsselung zu schützen.

Ein neues System verbessert die ML-Inferenzgeschwindigkeit und schützt dabei die Datensicherheit.

Dieser Artikel beleuchtet die Schwächen von multimodalen Modellen gegenüber verschiedenen Angriffsarten.

Ein Blick auf den Ansatz des Shuffle-Modells zum Schutz der Privatsphäre der Nutzerdaten.

Die Auswirkungen von Vorurteilen auf Cybersecurity-Investitionen und Verteidigungsstrategien erkunden.

Überprüfung automatisierter Methoden zur Identifizierung von Softwareanfälligkeiten und deren Zuverlässigkeit.

Blockchain nutzen, um Transparenz zu verbessern und Betrug bei Krankenversicherungsansprüchen zu reduzieren.

Erforschen, wie Blockchain die Sicherheit von grossen Sprachmodellen verbessern kann.

Die Bedrohungen durch Angriffe von Gegnern im Bereich der medizinischen Bildgebung erkunden.

Das MAARS-Framework verbessert die Sicherheit zeitkritischer Aufgaben in cyber-physikalischen Systemen.

Innovative Methode fügt versteckte Nachrichten hinzu, um die Echtheit von Bildern sicherzustellen.

Neue Methoden verbessern den Datenschutz und die Kommunikation im föderierten Lernen.

Active Directory-Angriffe sind echt gefährlich. Finde heraus, wie du sie erkennst und darauf reagierst.

Ein neues Werkzeug verbessert die Erkennung von fortgeschrittenen, anhaltenden Bedrohungen in der Cybersicherheit.

MALT verbessert die Effizienz und den Erfolg von adversarialen Angriffen bei Bildklassifizierungsmodellen.

Eine Übersicht über Machine-Learning-Methoden zur Erkennung von Schwachstellen in Ethereum Smart Contracts.

Ein Framework verbessert die Sicherheit in vernetzten Fahrzeugen und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer.

Innovative Methoden verbessern die Website-Identifizierung durch Netzwerkverkehrsanalyse.

Defogger bietet neue Strategien, um mit sensiblen Daten zu arbeiten und dabei die Privatsphäre zu wahren.

Dieser Artikel behandelt Methoden des föderierten Lernens und deren Auswirkungen auf die Privatsphäre und die Nützlichkeit des Modells.

Untersuchung von kollaborativen CP-NIZKs für verbesserten Datenschutz und Effizienz bei Beweisen.

Diese Studie untersucht die Effektivität von Clean-Label-Physischen Backdoor-Angriffen in tiefen neuronalen Netzwerken.

Dieser Artikel beleuchtet, wie Commitment-Angriffe die Belohnungen der Ethereum-Validatoren bedrohen.

Ein Blick auf Proof-of-Stake und seinen Einfluss auf den Blockchain-Konsens.

Eine neue Methode zur sicheren Schlüsselgenerierung zwischen Geräten in drahtlosen Netzwerken.

Eine neue Methode sorgt für sicheres Namensmatching und schützt dabei sensible Daten.

LocPIR verbessert die Privatsphäre in standortbasierten Diensten durch fortschrittliche Verschlüsselung.

BackdoorBench bietet einen einheitlichen Ansatz, um Backdoor-Lernmethoden in tiefen neuronalen Netzwerken zu bewerten.

Eine Methode, um Schwächen in Sprachmodellen zu finden und zu verstehen, damit sie zuverlässiger werden.

Dieses Framework verbessert den Zugriff auf AI-Modelle und die Effizienz durch hybrides Sharding.

Ein neuer Ansatz hebt überraschende Tokens hervor, um die Trainingsdaten von Sprachmodellen zu bewerten.

Dieser Artikel behandelt eine Methode, um Hintertüren während des Trainings in neuronale Netzwerke einzuführen.

Eine neue Methode geht die Herausforderungen des Datenschutzes bei der genauen Schätzung von U-Statistiken an.

Zahlungskanalnetzwerke versprechen schnellere, günstigere und private Kryptowährungstransaktionen.

Die Bedrohungen durch autonome Sprachmodell-Agenten und ihre Schwächen untersuchen.

Eine neue Methode zur datenschutzkonformen Dichteschätzung mit stabiler Listen-Dekodierung.

Erfahre, wie Anomalieerkennung die Sicherheit in IoT-Systemen im Gesundheitswesen verbessert.

Ein neues Verfahren verbessert den Schutz von IC-Designs durch effizientes Watermarking.