Computerwissenschaften - Kryptographie und Sicherheit

Verbesserung der Fähigkeit von LLMs, Buffer-Overflow-Schwachstellen mit kontextsensitiven Techniken zu beheben.

Dezentralisierte soziale Netzwerke geben den Nutzern Kontrolle über ihre Daten und Privatsphäre.

SOSK hilft Nutzern, Keywords aus Software-Sicherheitsberichten zu verfolgen und zu extrahieren.

Forschung zeigt Schwächen in der AV-Spurerkennung durch negative Schatten.

Innovative Methoden verbessern die Erkennung von Malware durch Deep Packet Inspection.

Neues Design verbessert die Zuverlässigkeit und Sicherheit für IoT-Geräte mit PUF-Technologie.

Mit dem Fortschritt der Technologie sieht sich die Software-Sicherheit neuen Herausforderungen und Chancen gegenüber.

MoJE verbessert die Sicherheitsvorkehrungen für LLMs und bekämpft Jailbreak-Angriffe effektiv.

TLSNotary sorgt dafür, dass die Daten authentisch sind und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer in Online-Kommunikationen gewahrt bleibt.

Verbesserung von Methoden zur Überprüfung der Authentizität von Produkten durch Kopiererkennungsmuster.

Ein Blick darauf, wie differenzielle Privatsphäre individuelle Daten in einer datengetriebenen Welt schützt.

Die Notwendigkeit einer effektiven Durchsetzung von Datenutzungsrichtlinien erkunden.

Neue Methoden verbessern die Sicherheitspraktiken in vernetzten Industriesystemen.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von Texten, die von Sprachmodellen generiert werden.

Untersuchung der Auswirkungen und Lektionen des DarkSeoul-Cyberangriffs auf Südkorea.

Untersuchung der Qualität und Sicherheitsbedenken von KI-generiertem Code.

Entdecke, wie Tensor-Netzwerke die Anomalieerkennung in verschiedenen Bereichen verbessern.

In diesem Artikel werden Sicherheitsprobleme bei Text-zu-Bild-Modellen besprochen und Lösungen vorgeschlagen.

Dieser Artikel stellt Lösungen vor, um Nutzerinputs in cloud-basierten Sprachdiensten zu schützen.

Ein Blick auf die Datenschutzrisiken und sichere Methoden für generative KI.

Lern, wie man Sprachmodelle vor Manipulation schützt und sichere Antworten garantiert.

Eine neue Methode sagt die Risiken der Memorierung in grossen Sprachmodellen vorher, um die Privatsphäre zu verbessern.

Eine Übersicht über traditionelle und Deep-Learning-Methoden in der Netzwerksicherheit.

Forschung zeigt Schwächen bei der Erkennung von Online-Toxizität mit ASCII-Kunsttechniken.

Neue Algorithmen verbessern das Lösen von Gleichungen mit ganzen Zahlen, die für die Kryptografie entscheidend sind.

Automatisierte Tools sind mega wichtig, um die Hardware-Sicherheit in modernen Geräten zu überprüfen.

Untersuchen, wie Trainingsdaten die Ausgaben von Sprachmodellen und Sicherheitsmassnahmen beeinflussen.

Neue Methoden verbessern die Datenverbrauchsüberprüfung in föderierten Lernsystemen.

Eine Studie, die Datenschutzbedrohungen in spikenden und künstlichen neuronalen Netzwerken vergleicht.

Eine neue Methode schützt dezentrales Lernen vor Datenvergiftungsangriffen.

Ein Framework, das MLP und SVM nutzt, identifiziert Android-Malware effektiv.

Eine neue Methode, um die Widerstandsfähigkeit von Federated Learning gegen Datenangriffe zu verbessern.

Die Komplexität beim Nachweisen der Datennutzung im KI-Training verstehen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Malware-Erkennung und widersteht gleichzeitig feindlichen Angriffen.

Ein Blick auf die Herausforderungen und Lösungen von föderiertem Lernen in Bezug auf Datenschutz und Modellgenauigkeit.

Neue Methode wirft Sicherheitsbedenken bei EEG-Systemen auf, zeigt aber auch potenzielle Schutzanwendungen.

Eine massgeschneiderte Speicherlösung für Konsortial-Blockchains wie Hyperledger Fabric.

Neue Trainingsmethode verbessert die Sicherheit und Leistung von LLMs.

Ein neues System, um die Sicherheit von IoT-Geräten mühelos zu überprüfen.

Überprüfung von Datenschutzanfälligkeiten im föderierten Lernen und deren Auswirkungen auf die Datensicherheit.