Neuste Artikel für Datensicherheit

Die Herausforderungen der Privatsphäre bei rechtmässigen Abhörmassnahmen in der 5G-Technologie angehen.

Lerne, wie überprüfbare Berechnungen Vertrauen in die Verarbeitung sensibler Daten aufbauen.

Ein neuer Ansatz personalisiert das Modelltraining und schützt gleichzeitig die Datenprivatsphäre.

Ein neuer Ansatz zur modularen Reduktion steigert die Leistung in der Kryptographie.

Neue Methoden steigern die Effizienz bei der Datenverifizierung und -integrität in verschiedenen Branchen.

Untersuchen, wie IoT die Fertigung verändern kann und welche Hürden es bei der Einführung gibt.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz bei der Zufallsentnahme in der Quantenkryptographie.

Quantencodes schützen Informationen, die von Quantencomputern verarbeitet werden, vor Fehlern und Störungen.

Erfahre, wie Auditsysteme die Datensicherheit und Verantwortlichkeit verbessern.

Eine neue Architektur schützt Nutzerdaten in Quantencomputing-Umgebungen.

Ein neuer Ansatz, um RAW-Bilder vor Manipulation zu schützen.

Diese Studie untersucht Domain-Adaptationstechniken für Deep Learning auf verschlüsselten Daten.

Eine neue Hash-Funktion erforschen, die auf Quantenprinzipien basiert, um die Datensicherheit zu verbessern.

Neue Methoden verbessern die Privatsphäre beim föderierten Lernen und den Schutz gegen Angriffe.

Ein neuer Quantenalgorithmus verbessert die Effizienz beim Faktorisieren grosser Zahlen.

Eine neue Methode ermöglicht den Datenschutz im Deep Learning durch polynomielle Näherungen.

Ein neuer Algorithmus optimiert die R1CS-Darstellung für mehr Klarheit und Effizienz bei ZKP.

Ein Blick darauf, wie man Vertraulichkeit und Integrität in Programmiersprachen verwaltet.

Ein neuer Ansatz verbessert generative Aufgaben in mobilen Anwendungen und sorgt gleichzeitig für die Sicherheit der Nutzerdaten.

Entdecke das innovative HITA-Design zur Verbesserung des Testens von IoT-Anwendungen im Gesundheitswesen.

Die Untersuchung von sicherer Mehrparteienberechnung als Lösung für Privatsphäre in datengestützten Dienstleistungen.

Ein neues Tool optimiert die grosse konstante Multiplikation für eine bessere Leistung von kryptografischen Systemen.

Forschung zeigt, wie LLMs die Privatsphäre verbessern können, während sie die Effektivität von Sprachmodellen beibehalten.

Neue Methoden verbessern das Training von Modellen und schützen dabei die Privatsphäre der Nutzerdaten.

Diese Studie untersucht den Einsatz von PIM-Systemen zur Verbesserung der Leistung von homomorpher Verschlüsselung.

Wissenschaftler verbinden verschränkte Teilchen über 101 Kilometer und drücken die Grenzen von Quantennetzwerken weiter.

Adversariales Training verbessert die Widerstandsfähigkeit von Machine-Learning-Modellen gegen Eingabe-Manipulation.

Eine neue Methode kombiniert TEEs und verschlüsselte Schaltkreise für bessere Leistung bei Cloud-Aufgaben.

Eine Methode namens HINT schützt Machine Learning vor schädlichen Datenangriffen.

Ein Blick auf die Herausforderungen und Lösungen im Big Data Management.

Die Stärke von NER-Systemen mit kontextabhängigen adversarialen Beispielen testen.

JCAS kombiniert Kommunikation und Radar für eine verbesserte Leistung mobiler Netzwerke.

Neues Framework verbessert die Leistung der Verarbeitung von verschlüsselten Daten mit GPUs.

Die Sicherheit von Maschinenlernmodellen gegen gegnerische Angriffe durch zertifizierte Robustheit verbessern.

Eine Methode zum Erstellen zuverlässiger prüfbarer Register in verteilten Systemen.

Forschung zeigt Schwachstellen in Machine-Learning-Modellen durch gezielte Manipulation von Unsicherheiten auf.

Forschung kombiniert Sprach- und Diffusionsmodelle, um die Abwehr gegen adversariale Angriffe zu verbessern.

Eine neue Methode erkennt Ausfälle und schützt dabei die Nutzerdaten.

Untersuchen, wie Nutzer mit Datenschutzbedenken bei LLM-basierten Chatbots umgehen.

Die Erforschung des Potenzials von Quanten-Technologie zur Verbesserung der Sicherheit und Konsens von Blockchain.