Computerwissenschaften - Kryptographie und Sicherheit

Die Forschung konzentriert sich auf die Sicherheit von Sponge-Hashing gegen Bedrohungen durch Quantencomputing.

PrintListener zeigt Schwächen in der Fingerabdruckauthentifizierung durch Klanganalyse auf.

NOSTR bringt einen Marktplatz für Nutzer, um KI-Modelle effektiv zu trainieren.

Neue Methoden verbessern die Anomalieerkennung in Netzwerkeindringungserkennungssystemen.

Ein neuer Algorithmus verbessert das föderierte Lernen, indem er die Vielfalt der Clients und die Effizienz berücksichtigt.

Die Software-Sicherheit verbessern, indem man Schwachstellen erkennt, bevor sie ausgenutzt werden.

Eine Methode zum Schutz der Datensicherheit in dezentralen Lernsystemen mithilfe von virtuellen Knoten.

Eine webbasierte Plattform verbessert Tischübungen für besseres Lernen im Bereich Computing.

Die Robustheit und Sicherheit in cyber-physischen Systemen unter Sensorgefahren messen.

Eine Übersicht über Wohnproxies, ihre Verwendung und die damit verbundenen Bedrohungen.

Diese Forschung untersucht Transaktionsdaten, um den Einfluss von Börsen auf Polkadot zu bewerten.

Sisu bietet ne sichere Möglichkeit, um die Legitimität von Ethereum Full Nodes effizient zu beweisen.

Untersuchung von Datenschutzfragen und Lösungen in Smart Grid-Systemen.

Ein neuer Ansatz, um Trajektoriendaten zu teilen und dabei die Privatsphäre der Nutzer zu wahren.

Dieser Artikel untersucht, wie Vorverarbeitungsschritte die Datenschutzgarantien beeinflussen können.

Ein Framework bietet eine verbesserte Überprüfung der Daten Genauigkeit in selbstfahrenden Autos.

S3PHER gibt Patienten die Möglichkeit, sicher Gesundheitsdaten mit Anbietern zu teilen.

Eine Übersicht über DeFi und seinen Einfluss auf Finanzdienstleistungen.

Eine Methode, um Modelle zu optimieren, während ihre Architektur vertraulich bleibt.

Ein neuer Abwehrmechanismus senkt die Risiken von Label-Inferenzangriffen im kollaborativen maschinellen Lernen.

Ein Blick auf gemeinsame Bildungsanstrengungen im Bereich der Geheimdienste in ganz Europa.

Die Studie untersucht, wie Wähler falsche Wahlberechtigungen wahrnehmen, um Zwang zu bekämpfen.

Die Integration von Bug-Bounty-Programmen verbessert das Cybersecurity-Training durch praktische Erfahrung.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit im föderierten Lernen durch die Analyse von Zwischenoutputs.

Die Risiken von Sprachmodellen bewerten, um die Sicherheit der Nutzer und die Integrität des Systems zu gewährleisten.

Ein neuer Ansatz für agentenbasierte Modelling schützt die individuelle Privatsphäre und bewahrt gleichzeitig die Datengenauigkeit.

KI nutzen, um die Erstellung von PowerShell-Code für Cybersicherheit einfacher zu machen.

Innovative Ansätze zur Verbesserung der DRAM-Leistung und Sicherheit gegen RowHammer-Schwachstellen.

CUMAD erkennt gehackte IoT-Geräte und reduziert gleichzeitig Fehlalarme.

Ein Blick auf die Risiken und Auswirkungen von KI-Kunst auf Wahrheit und Kreativität.

Dieser Artikel untersucht, wie Invarianten die Sicherheit von Smart Contracts gegen Angriffe verbessern können.

Ein Blick auf neue Methoden, um Quantenneuronale Netzwerke vor Diebstahl zu schützen.

Erforschen, wie BR-DP Privatsphäre und Datenanalyse ausbalanciert.

Eine Studie über die Zusammenhänge zwischen zertifizierten IT-Produkten und ihren Sicherheitsimplikationen.

NFTAA kombiniert NFTs und Konto-Funktionen für bessere Asset-Kontrolle.

Ein neuartiges System zur Bewertung von Software-Schwachstellen auf mehreren Ebenen.

Erforschung von Fine-Tuning-Methoden zur Verbesserung der Modellgenauigkeit bei gleichzeitiger Gewährleistung der Datensicherheit.

Die Risiken von Model Poisoning-Angriffen in föderierten Lernsystemen untersuchen.

Die Risiken und Abwehrmassnahmen gegen Vergiftungsangriffe bei Online-Empfehlungen analysieren.

Diese Arbeit untersucht die Bugs in vier klassischen Super Mario Spielen und ihre Bedeutung.