Neuste Artikel für Datenintegrität

Forschung entwickelt Methoden zur Überprüfung der Datenintegrität durch Übereinstimmungstests.

Lern, wie neue Techniken die Überprüfung und Entdeckung von Verweigerungsbeschränkungen verbessern.

Eine Studie zur Ressourcenverteilung gegen heimliche Angriffe in vernetzten Systemen.

Untersuchung der Auswirkungen von Code-Duplikation zwischen Datensätzen auf die Leistungsmetriken von Modellen.

Lerne Methoden, um zu testen, ob fehlende Daten zufällig sind, indem du Kovarianzmatrizen verwendest.

TransTroj verbessert Backdoor-Angriffe, steigert die Effektivität und Widerstandsfähigkeit gegen Entdeckung.

Lern, wie Remote Attestation das Vertrauen in Systeme sichert und Beweismittelmanipulation verhindert.

Diese Studie bewertet traditionelle und baumbasierte Methoden zur Handhabung von fehlenden Daten.

Datenvergiftung bedroht die Integrität von In-Context-Lernsystemen und zeigt versteckte Schwachstellen.

Datenverunreinigung in Sprachmodellen sorgt für ein richtiges Vertrauensproblem bei Bewertungen.

Untersuchung von Sicherheitsrisiken und Erkennungsmethoden für Diffusionsmodelle.

Untersuchung der Risiken von Datenverunreinigung in Closed-Source-Sprachmodellen.

Erforschen von besseren Methoden zur Fehlerkorrektur in der Quantencomputing.

Architektonische Hintertüren stellen ernsthafte Sicherheitsrisiken in neuronalen Netzwerken dar und bleiben oft unentdeckt.

Ein Blick darauf, wie die Robustheit von Datenbanken das Datenmanagement und die Abfrageverarbeitung beeinflusst.

Dieser Artikel bespricht Probleme mit AI-Wassermarkierung und schlägt Verbesserungen für die Sicherheit vor.

Ein neuartiger Ansatz reduziert die RowHammer-Risiken in DRAM zu niedrigen Kosten.

Dieser Artikel bespricht das Lese-Stören in DRAM und stellt eine neue Lösung vor.

Eine neue Methode verbessert die Datenreinigung, während sie die Fairness in maschinellen Lernmodellen aufrechterhält.

ImgTrojan manipuliert VLMs mit täuschendem Trainingsdaten.

Neue Methoden verbessern die Wasserzeichen in grossen Sprachmodellen und erhalten dabei die Textqualität.

Entdecke die neuesten Entwicklungen in der Fehlerkorrektur für moderne Speichertechnologien.

Ein neuer Ansatz, um Backdoor-Proben zu finden, ohne saubere Daten zu brauchen.

Die Verbesserung von Transparenz ist entscheidend für glaubwürdige wissenschaftliche Forschung und verlässliche Ergebnisse.

FastFlip hilft Entwicklern, schnell Softwarefehler zu finden und zu analysieren.

Eine neue Methode, um Machine-Learning-Modelle vor bösartigen Datenangriffen zu schützen.

Ein Rahmenwerk, das Geräte-Fingerprinting und Wasserzeichen kombiniert, um medizinische Bilder sicher zu machen.

Dieser Artikel stellt einen Manipulationstest vor, um die Behandlungseffekte in komplexen Situationen zu verstehen.

Eine neue Methode zur Bestätigung der SQL-Integrität basierend auf OCL-Regeln.

Forschung zeigt Schwachstellen von MNMT-Systemen gegenüber Backdoor-Angriffen auf.

Die Rolle des Bacon-Shor-Codes bei der Verbesserung der Quantenfehlerkorrektur erkunden.

Ein Tool vereinfacht die Evolution von Datenbankschemas und sorgt gleichzeitig für Integrität.

Ein neues Tool soll problematische Studien in der Gesundheitsforschung identifizieren.

Ein Rahmen für robuste statistische Tests gegen Ausreisser und schwache Instrumente in der Forschung.

Methoden, um Ausreisser in der Datenanalyse effektiv zu handhaben.

DeepJSCC verbessert die Bildqualität in Relaisnetzwerken, indem es Übertragung mit Deep Learning kombiniert.

Entdecke einen besseren Weg, um fehlende Daten in der Forschung zu handhaben.

Quantenauthentifizierung bietet eine sichere Methode zur Datenüberprüfung mithilfe der Quantenmechanik.

Lern was über lokal korrigierbare Codes und ihren Einfluss auf die Fehlerkorrektur.

Diese Studie entwickelt Algorithmen, um die Widerstandsfähigkeit verteilter Systeme gegenüber fehlerhaften Geräten zu verbessern.