Neuste Artikel für Datensicherheit

Ein Blick auf die Risiken der NFT-Metadatenlagerung und dezentrale Alternativen.

Diese Forschung untersucht, wie Blockchain das Monitoring von IoT-Diensten verbessern kann.

Erforschen der Schnittstelle zwischen Quantencomputing und maschinellem Lernen für Datensicherheit.

Ein neuer Ansatz verbessert die Effizienz bei der Berechnung von Gitterbasen mithilfe des verallgemeinerten Euklidischen Algorithmus.

Dieser Artikel bewertet FAST und AEZ hinsichtlich der Festplattenverschlüsselungsleistung auf FPGAs.

Rorqual verbessert die Transaktionsverarbeitung in der Blockchain mit Trusted Execution Environments.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz im sicheren maschinellen Lernen mit DCT und FHE.

Innovative Lösung verbessert das Gesundheitsdatenmanagement und die Privatsphäre mit modernen Technologien.

Lern, wie kontinuierliche QKD die sichere Schlüsselverteilung verbessert.

Überprüfung von Schwachstellen in EaaS und neuen Wasserzeichen-Abwehrstrategien.

PromptSmooth verbessert die Genauigkeit von Med-VLMs gegen feindliche Angriffe effizient.

Änderungen an MOTION2NX verbessern die Effizienz und Sicherheit bei Bildinferenzaufgaben.

Dieses Protokoll verbessert die Zugänglichkeit und Sicherheit für Nutzer von Quantencomputern.

Erforschen von fortgeschrittenen Einwegfunktionen, um Daten gegen Quantenbedrohungen zu sichern.

Eine neue Kompressionsmethode verbessert die Effizienz bei der Abfrage privater Daten.

Lern, wie Wasserzeichen KI-Modelle sichern und die Rechte von Kreativen unterstützen.

Untersuchen neuer Methoden zur Verbesserung der Effizienz und Sicherheit von neuronalen Netzwerken.

Ein Rahmenwerk für mehrstufige Verifikation zur Verbesserung der Datensicherheit in dezentralen Systemen.

Techniken zur Sprecheranonymisierung schützen persönliche Informationen und sorgen gleichzeitig für klare Kommunikation.

Dieser Artikel untersucht die Rolle von Deep Learning in der linguistischen Steganalyse.

Sichere Methoden für den Datenaustausch in modernen Kommunikationssystemen entdecken.

Effizienzsteigerung bei der sicheren Verarbeitung von Machine-Learning-Aufgaben.

Untersuchen, wie wichtige Datenpunkte mehr Sicherheitsrisiken im Maschinenlernen anziehen.

Eine neue Methode zur Bewertung der Robustheit von ML-Klassifikatoren mithilfe von adversarialer Distanz.

Ein neues System verbessert, wie Organisationen Zugriffssteuerungsrichtlinien erstellen.

Die Integration von künstlicher Intelligenz in O-RANs SMO verbessert das Netzwerkmanagement und die Leistung.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit beim Modell-Extraction aus Quanten-Neuronalen-Netzen.

Gelehrte Bloom-Filter verbessern die Datensicherheit und reduzieren gleichzeitig Fehlschläge.

Pseudorandom-Codes sorgen für sichere Datenübertragung und schützen vor Fehlern.

Eine Studie darüber, wie Sprachassistenten Nutzer profilieren und welche Datenschutzbedenken dabei auftreten.

Dieser Artikel beschreibt Reverso, eine Methode zur Verbesserung der Effizienz des QUIC-Protokolls.

Überprüfung von wichtigen Sicherheitsfragen im Zusammenhang mit grossen Sprachmodellen in der KI.

Ein neues Framework verbessert Empfehlungen und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer.

Erfahre, wie PQC das föderierte Lernen gegen Quantenbedrohungen stärkt.

Erfahre, wie maschinelles Vergessen den Datenschutz in Machine-Learning-Modellen verbessert.

Entdecke Methoden, um die Kommunikation in verteilten Systemen vor Abhörern zu schützen.

FreeMark ermöglicht das Watermarking von Deep-Learning-Modellen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Ein Blick auf die Risiken und Massnahmen zum Schutz sensibler Daten.

Dieser Artikel untersucht, wie QUBO kryptografische Lösungen verbessern kann.

Unauffällige Datenstrukturen schützen sensible Informationen, indem sie Zugriffs-Muster verbergen.