Computerwissenschaften - Kryptographie und Sicherheit

Die Sicherheitsherausforderungen und Lösungen für RIC in Open RAN-Netzwerken untersuchen.

Eine Studie zeigt die Frustrationen und Vorlieben der Nutzer in Bezug auf CAPTCHAs auf Webseiten.

Ein neuer Ansatz verbessert die Vielfalt der Eingabeaufforderungen für sicherere Sprachmodelle.

Die Gefahren von quantisierten Sprachmodellen und deren mögliche Missbrauch anschauen.

Ein Blick darauf, wie man die Sicherheit in der Luftfahrtsoftware mit Rust verbessern kann.

Ein kurzer Blick auf die Auswirkungen von MEV auf Ethereum und DeFi.

Ein neuer Ansatz verbessert die Effektivität von Angriffen auf sicherheitsfokussierte Sprachmodelle.

Forschung zeigt die Herausforderungen bei der Wasserzeichen-Erkennung in grossen Sprachmodellen.

Ein neues System soll die Sicherheit im Weltraum mit öffentlichen Daten gewährleisten.

Dieser Artikel bewertet die Effektivität von visuellen Ähnlichkeitsmodellen gegen Phishing-Angriffe.

Lern, wie Datenminimierung den Datenschutz schützt, während die Datensammlung immer grösser wird.

Erkunde die Verbindungen zwischen BCAs, Kryptografie und Bachs komplexer Musik.

Ein frischer Ansatz, um sensible Graphdaten online sicher zu halten.

DiveR-CT verbessert automatisiertes Red-Teaming für bessere Sicherheitsbewertungen.

Eine Studie zur Effektivität von Bibliotheken, die X.509-Zertifikate parsen.

Dieser Artikel behandelt die Bedeutung von Fairness in Austauschsystemen und schlägt einen neuen Ansatz vor.

Diese Forschung untersucht Fairness und Transparenz bei der Verarbeitung und Governance von Blockchain-Transaktionen.

Erforschen von Methoden zum Schutz von Patienteninformationen in der klinischen Forschung.

Ein Blick auf die Sicherheitsherausforderungen und Lösungen für Hardware in der Cloud.

Neue Methoden bekämpfen Hintertürangriffe auf maschinelles Lernen Modelle für mehr Sicherheit.

Kosmosis kombiniert Blockchain-Daten und soziale Medien, um Krypto-Betrug zu verhindern.

Die Herausforderungen und Lösungen beim Wasserzeichen von LLMs untersuchen, um Missbrauch zu verhindern.

Eine Studie über Sicherheitslücken bei der Überprüfung von Smart-Contract-Adressen und ein vorgeschlagener Erkennungsansatz.

Diese Arbeit hebt die Sicherheitsrisiken im RL hervor und führt SleeperNets für Backdoor-Angriffe ein.

Sharding verbessert die Geschwindigkeit und Kapazität von Blockchains, indem Netzwerke in kleinere Gruppen aufgeteilt werden.

Ein neuer Massstab zur Bewertung von LLMs bei Cybersecurity-Aufgaben.

Untersuchung der Beiträge und Schwächen von Clients in föderierten Lernsystemen.

Neue kryptografische Methoden sind entscheidend, um Daten gegen Quantenbedrohungen zu schützen.

Eine neue Methode sorgt dafür, dass die Privatsphäre gewahrt bleibt, während nützliche Daten von Smart-Geräten gesammelt werden.

Eine Methode für kollaboratives maschinelles Lernen, während die Daten privat bleiben.

Analyse, wie binäre Bi-Bügel die Verschlüsselungssysteme verbessern und Schwachstellen erkennen.

Eine neue Methode verbessert den Datenschutz bei der Analyse diskreter Daten.

Schädliche Erweiterungen im Chrome Web Store untersuchen und wie man sie erkennt.

Dieser Ansatz verbessert den Funktionsvergleich in Software durch Call-Graphlets.

LayerCAM-AE verbessert die Erkennung von schädlichen Updates im föderierten Lernen und schützt dabei die Datensicherheit.

Die Kombination von NIDS mit neurosymbolischer KI verbessert die Bedrohungserkennung und das Verständnis des Systems.

Die Forschung zielt darauf ab, Privatsphäre und Genauigkeit bei den Methoden zur Schätzung des Vektormittels in Einklang zu bringen.

Wir schlagen eine Methode vor, um unsichtbare Backdoor-Trigger in Diffusionsmodellen zu erstellen.

Analyse von Schwachstellen im SAE J1939-Protokoll für Nutzfahrzeuge.

Zwei innovative Techniken verbessern die adversarialen Angriffe auf Modelle mit tabellarischen Daten.