Computerwissenschaften - Kryptographie und Sicherheit

Die Kombination aus Blockchain und IPFS bietet eine sichere und effiziente Lösung für die Versionskontrolle.

RPKI stärkt das Internet-Routing, indem es die Authentizität von Daten überprüft.

Diese Arbeit stellt neue Methoden zur Erkennung von Malware mithilfe von Visualisierung und maschinellem Lernen vor.

Eine neue Methode, um individuelle Rechte vor dem Missbrauch von Bildern in Animationen zu schützen.

Firmware-Schwachstellen untersuchen und die Tools zur Verbesserung der Sicherheit.

Die Rolle von semantischer Kommunikation und Sicherheit in nächstgen Netzwerken erkunden.

Dieser Artikel untersucht die Rolle von Browser-Fingerprinting in der Online-Werbung und die damit verbundenen Datenschutzbedenken.

Ein Blick auf die Datenschutzprobleme im Android Automotive OS.

Ein neuer Speicher-Allocator verbessert die Sicherheit gegen Rowhammer-Angriffe, während die Leistung erhalten bleibt.

Sicherheitsrisiken in generativer KI durch Red- und Blue-Teaming angehen.

Ein neuer Ansatz zur sicheren Übertragung von Kurznachrichten mit Deep-Learning-Techniken.

Eine einfache Methode, um versteckte Kameras mit günstigen Geräten zu entdecken.

Die Effektivität von LLMs für Bedrohungsanalysen bewerten.

PrivaMatch sorgt dafür, dass die Privatsphäre gewahrt bleibt, während DNA in Strafuntersuchungen abgeglichen wird.

Neue Methoden verbessern die Aktuatorsicherheit in cyber-physikalischen Systemen, um Angriffe zu verhindern.

Forschung zeigt Risiken in den Bewegungssensoren von Smartphones, was Datenschutzbedenken aufwirft.

Die Verbindungen zwischen CAPEC und ATT&CK analysieren für bessere Risikoabschätzungen.

Untersuche die Datenschutzbedenken rund um Membership-Inference-Angriffe im maschinellen Lernen.

Dieser Artikel untersucht die Bedrohungen, die durch Vergiftungsangriffe auf Datenbanksysteme entstehen.

Die wichtige Rolle von Governance in der Sicherheit und Effektivität von DLT untersuchen.

Die Bewertung der KI-Leistung mit Überlebensanalysen zur Zuverlässigkeit gegenüber Herausforderungen.

Eine neue Methode schützt die Privatsphäre, während sie maximale Werte in verteilten Netzwerken findet.

Selektive Verschlüsselung verbessert die Privatsphäre und hält gleichzeitig die Modellleistung im kollaborativen Lernen aufrecht.

Ein Rahmenwerk für sicheres Training von Machine-Learning-Modellen.

KI-Tools im Gesundheitswesen bieten Vorteile, bringen aber auch erhebliche Sicherheitsbedenken mit sich.

Techniken zum Schutz sensibler Daten im maschinellen Lernen.

KI-Technologie verändert die Landschaft von Vishing-Betrügereien und erhöht die Risiken für Einzelpersonen.

Dieser Artikel behandelt, wie man die unüberwachte Anomalieerkennung mit Klassifikationsmethoden verbessern kann.

Ein Blick auf datenschutzfreundliche Berechnungen und deren Effizienz durch speicherzentrierte Designs.

Eine neue Methode zum Zählen von Zyklen in Graphen, die gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer schützt.

CryptoTrain kombiniert kryptografische Techniken, um sensible Daten während des Trainings von Machine Learning zu schützen.

Lern was über Blockchain-Technologie und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Verbesserung der Fähigkeit von LLMs, Buffer-Overflow-Schwachstellen mit kontextsensitiven Techniken zu beheben.

Dezentralisierte soziale Netzwerke geben den Nutzern Kontrolle über ihre Daten und Privatsphäre.

SOSK hilft Nutzern, Keywords aus Software-Sicherheitsberichten zu verfolgen und zu extrahieren.

Forschung zeigt Schwächen in der AV-Spurerkennung durch negative Schatten.

Innovative Methoden verbessern die Erkennung von Malware durch Deep Packet Inspection.

Neues Design verbessert die Zuverlässigkeit und Sicherheit für IoT-Geräte mit PUF-Technologie.

Mit dem Fortschritt der Technologie sieht sich die Software-Sicherheit neuen Herausforderungen und Chancen gegenüber.

MoJE verbessert die Sicherheitsvorkehrungen für LLMs und bekämpft Jailbreak-Angriffe effektiv.