Computerwissenschaften - Kryptographie und Sicherheit

Entdecke, wie Steganographie Geheimnisse in Bildern mithilfe von Deep Learning sicher aufbewahrt.

Blätter können Bildverkennungssysteme in selbstfahrenden Autos verwirren.

Forschung zeigt Schwachstellen in KI-Bildgeneratoren durch Manipulation der Eingabeaufforderungen.

Entdecke, wie RITA dabei hilft, sichere IoT-Anwendungen zu entwickeln.

Wir haben zwei Szenarien untersucht, um Sicherheitstools gegen Angriffe zu entwickeln.

Grosse Sprachmodelle nutzen, um die Seed-Generierung für Fuzzing im Software-Testen zu verbessern.

Eine neue Methode zielt darauf ab, die Herkunft von synthetischen Stimmen zu erkennen.

Lerne, wie du Sicherheits-Codegerüche in JavaScript erkennen und beheben kannst.

Die Vorteile und Risiken von föderiertem, parameter-efficient Fine-Tuning untersuchen.

RevPRAG hilft dabei, Fehlinformationen in Sprachmodellen zu erkennen und sorgt für einen präzisen Informationsfluss.

Lern, wie Fehlermöglichkeitsanalyse und KI die Sicherheit von Autos verbessern.

Ein tiefer Einblick, wie MATTER thermische Schwachstellen in mobilen Chips ausnutzt.

Ein systematischer Ansatz zur Identifizierung und Minderung von Risiken in industriellen Steuersystemen.

Erfahre, wie Quanten-Schlüsselverteilung deine Kommunikation privat und sicher hält.

Innovative Methoden zielen darauf ab, KI-Sprachmodelle zu verbessern und gleichzeitig Sicherheit und Effizienz zu gewährleisten.

Ein Überblick über Deepfakes, ihre Risiken und ein neues Hindi-Datenset.

Ein Blick auf die Stärken und Schwächen von fortgeschrittenen Code-Helfern.

LLMs haben Schwierigkeiten, clevere Betrügereien zu erkennen und müssen sich verbessern.

Erfahre, wie das Modell der linearen Transformation den Datenschutz während der Analyse schützt.

Lern, wie Angreifer Daten manipulieren und Entscheidungsprozesse stören.

Lern, wie Confidential Computing sensible Informationen in der digitalen Welt von heute schützt.

TruncFormer macht private Inferenz für grosse Sprachmodelle schneller und hält die Daten sicher.

SOUL verwandelt die Netzwerksicherheit, indem es mit begrenzten Daten Angriffe erkennt.

Lern, wie Datenvergiftung die KI-Trainingsprozesse stört.

Lern, wie du Graph Neural Networks verbessern kannst, indem du schädliche Daten korrigierst.

Lern, wie Maschinen unnötige Daten vergessen können, um die Privatsphäre zu verbessern.

Erfahre, wie PAR hilft, KI-Modelle vor versteckten Bedrohungen zu schützen.

Inference schützt persönliche Daten während digitaler Interaktionen.

Entdecke PXoM, die innovative Abwehr gegen Angriffe auf den Speicher.

Lern, wie Sandbagging die Bewertungen von KI beeinflusst und wie man es erkennen kann.

Neue Methoden sorgen dafür, dass der Datenschutz gewahrt bleibt, während Machine Learning genutzt wird.

Lern, wie du deine Bilder mit fortschrittlichen Verschlüsselungstechniken schützen kannst.

Entdecke, wie föderiertes Lernen deine Daten schützt und gleichzeitig die Technik verbessert.

Ein einfacher Leitfaden für Übereinstimmungen und ihre Anwendungen.

Neue Methoden verbessern die Erkennung von Jailbreak-Versuchen bei Sprachmodellen.

KI verändert, wie wir uns gegen Cyberbedrohungen verteidigen.

Untersuche, wie L2-Regularisierung die Privatsphäre in KI-Modellen verbessern kann.

Die Nutzung von Gehirnwellen zur sicheren Identifizierung könnte die digitale Sicherheit verändern.

Untersuchen, wie Nutzer mit verdächtigen E-Mails umgehen, während sie VR-Headsets benutzen.

Ein neuer Ansatz zum Schutz sensibler Gesundheitsdaten, während gleichzeitig wertvolle Einblicke gewonnen werden.