Computerwissenschaften - Kryptographie und Sicherheit

EncDB bietet verbesserte Sicherheit und Effizienz beim Verwalten von verschlüsselten Daten in der Cloud.

Erforschen, wie generative Modelle subtil gegen Urheberrechtsgesetze verstossen können.

Eine neue Methode verbessert die Datensicherheit für IoT-Geräte und schützt dabei die Privatsphäre.

Die Sicherheit Herausforderungen und Fortschritte in der URLLC-Technologie erkunden.

ACIdA bietet fortschrittliche Erkennungsmethoden für Morphing-Angriffe bei der Identitätsüberprüfung an.

Ein Blick auf skalierbare Klassen und konforme Vorhersagen für zuverlässige Ergebnisse im maschinellen Lernen.

Ein Blick auf die Verbesserung der IoT-Sicherheit mithilfe von vorhandenen Sensordaten zur Authentifizierung.

PASA bietet eine neue Methode zur Erkennung von adversarialen Samples in Deep-Learning-Modellen.

Ein neues System analysiert Jailbreak-Prompts, um die Sicherheit des Modells zu verbessern.

Die Aufteilung bietet ne Möglichkeit, die Sicherheit in monolithischen Betriebssystemen zu verbessern.

Gophy nutzt Blockchain, um hochenergetische Physikexperimente durch nützliche Simulationen zu unterstützen.

Erforschung der Schlüsselfaktoren, die die Robustheit gegenüber adversarialen Angriffen im maschinellen Lernen beeinflussen.

Neue Methoden zielen darauf ab, sensible Daten im maschinellen Lernen zu schützen, ohne die Leistung zu verlieren.

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.