Computerwissenschaften - Kryptographie und Sicherheit

Untersuchung effizienter Angriffe auf die automatische Modulationsklassifizierung mithilfe des Goldenen Verhältnisses.

Proxy-Verträge in Ethereum bringen Vorteile, haben aber auch ernsthafte Sicherheitsrisiken.

Dieser Artikel untersucht einen neuen Ansatz für sichere Public-Key-Verschlüsselung.

Die Kombination von föderiertem Lernen und Quanten-Technologie verspricht eine sicherere Datenverarbeitung in der KI.

KI-Tools verändern, wie Entwickler arbeiten und verbessern den Softwareentwicklungsprozess.

Ein neuer Ansatz zur effizienten Klassifizierung von Malware mit weniger gekennzeichneten Proben.

Ein Blick auf Datenschutzbedenken in zentralisierten und dezentralisierten Lernsystemen.

Die Datenschutzprobleme bei Federated Learning und Gradienteninversionsangriffen untersuchen.

MEGA-PT verbessert die Effektivität und Anpassungsfähigkeit von Penetrationstests für bessere Cybersicherheit.

Dieser Ansatz verbessert die Effizienz beim Trainieren von Modellen mit grossen Grafdaten und schützt dabei die Privatsphäre.

Forschung zeigt schnellere Mischmethoden in zufälligen umkehrbaren Schaltungen für bessere Kryptographie.

Eine Studie zeigt den Anstieg von Cyberkriminalität in Telegram-Kanälen.

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.