Computerwissenschaften - Kryptographie und Sicherheit

Dieser Artikel untersucht die Risiken, die mit LLMs verbunden sind, und schlägt Wege vor, um die Sicherheit zu verbessern.

Erforschung von Backdoor-Angriffen und Graphenreduktionsmethoden in GNNs.

Ein Blick darauf, wie Quantenmechanik das sichere Teilen von Informationen verbessert.

Die Selbstkalibrierung macht die PIN-Eingabe einfacher und verbessert die Sicherheit ohne komplizierte Einstellungen.

Diese Studie untersucht die Datenschutzprobleme und Schutzmethoden für KI-Classifier.

Diese Studie bewertet fortgeschrittene Modelle zur Erstellung von gefälschten Reisedaten und deren praktische Anwendungen.

Dieser Ansatz nutzt Selbstbewertung, um schädliche Ausgaben in Sprachmodellen zu verhindern.

Maschinenlernmodelle und neue Datensätze erforschen, um die Sicherheit zu verbessern.

Ein Erkennungssystem verbessert die Fahrzeugsicherheit gegen Cyber-Bedrohungen mithilfe fortschrittlicher Techniken.

Zero-X verbessert die Cybersicherheit für vernetzte Fahrzeuge gegen aufkommende Bedrohungen.

Diese Forschung untersucht die Effektivität von Random Forest bei der Erkennung von Netzwerk-Anomalien.

Eine Übersicht über die Sicherheit des Mempools und vorgeschlagene Massnahmen zur Verhinderung von Eviction-Angriffen.

AntibotV bekämpft Bot-Malware-Bedrohungen in vernetzten Autos durch fortschrittliches Monitoring.

Städte bekommen wichtige Verkehrsdaten, während sie sich um Datenschutz kümmern.

Lerne, wie Datenherkunft die Sicherheit in IoT-Systemen verbessert.

Es ist super wichtig, Methoden zu finden, um echte Bilder von synthetischen zu unterscheiden.

Die Sorgen wachsen über Hintertürangriffe in Sprachmodellen, die Sicherheit und Zuverlässigkeit beeinträchtigen.

In diesem Artikel werden die Schwächen von KI-Modellen in Bezug auf zukünftige Ereignisse untersucht.

Untersuchung der Effektivität von Differential Privacy zum Schutz individueller Identitäten in SOEP-Daten.

Ein neues Modell verbessert die Echtzeit-Erkennung von Cyberangriffen auf Blockchain-Netzwerke.

Ein Blick darauf, wie Erklärbarkeit ML-Entscheidungen in der Cybersicherheit beeinflusst.

NFARD bietet innovative Methoden zum Schutz von Urheberrechten an Deep Learning-Modellen.

Cyber-Bedrohungen für Ladestationen von Elektroautos angehen.

Systeme schaffen, die Ehrlichkeit unter Nutzern in verschiedenen digitalen Interaktionen fördern.

Ein neuer Ansatz für sicheren Zugriff für mehrere Nutzer auf IoT-Geräte.

Neue Methode verbessert die Sicherheit von neuronalen Netzen mit stochastischem Rechnen.

Diese Studie untersucht Wasserzeichenmethoden für maschinell erzeugten Text und deren Effektivität gegen Entfernen-Angriffe.

Die Auswirkungen von Blockchain auf die öffentliche Schlüssel-Infrastruktur erkunden.

Untersuche die Sicherheitsherausforderungen bei Open-Source-Software, besonders in der Go-Programmiersprache.

Untersuche verschiedene Jailbreak-Angriffe auf Sprachmodelle und deren Abwehrmassnahmen.

Bedrohungen für DRL-Systeme im cyber-physikalischen Energiemanagement erkunden.

Ein Blick auf das MiniFS-Dateisystem und seine Sicherheitsprobleme.

Eine Methode zum Sichern von Bildern durch fortgeschrittene Verschlüsselungstechniken.

Lern, wie man CSV-Daten mit digitalen Signaturen sichert.

Die Wichtigkeit von Sicherheit und Nutzerfeedback in E-Zahlungs-Apps erkunden.

AFPNet bietet eine verbesserte Erkennung von Schwachstellen in Smart Contracts mithilfe von Deep-Learning-Techniken.

Ein Blick auf WebAssembly-Analysemethoden für sichere Ausführung.

Diese Studie konzentriert sich darauf, schädliche Trojaner in grossen Sprachmodellen mit Filtertechniken zu entfernen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Sicherheit in dezentralen Finanzprotokollen.

Hintertüren in ML-Modellen stellen ernsthafte Bedrohungen für Finanzen und Gesundheitswesen dar.