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QRNGs nutzen Quantenmechanik für echte Zufälligkeit, die für sichere digitale Kommunikation wichtig ist.

Erforschen der Integration von TEEs und Sicherheitskoprozessoren für besseren Datenschutz.

Lern Methoden, um PII zu schützen, während du grosse Sprachmodelle nutzt.

Eine neue Methode zum Schutz generativer Modelle vor physischem und funktionalem Diebstahl.

FedSMOO verbessert das föderierte Lernen, indem es Datenvielfalt und Kommunikationsprobleme angeht.

Ein Blick auf Methoden, um AI-Prompts abzusichern und davon zu profitieren.

Ein neues Verfahren zertifiziert die Vorhersagen von neuronalen Netzen bei verschiedenen Bildänderungen.

Neue Methoden verbessern die Effizienz der Verschlüsselung für Anwendungen im Bereich maschinelles Lernen.

Eine neue Methode verbessert die Verteidigung von neuronalen Netzwerken gegen angreifende Attacken.

Strategien erkunden, um Machine-Learning-Modelle gegen schädliche Datenangriffe zu verbessern.

Neues Framework verbessert das Vertrauen in IoT-Daten, indem es Geräte über die Hardware-Leistung authentifiziert.

Ein Blick darauf, wie wichtig es ist, sensible Daten in der Cloud zu sichern.

Ein neues Framework verbindet Datenschutz- und Robustheitstechniken für vertrauenswürdiges maschinelles Lernen.

Dieser Artikel untersucht Datenschutzprobleme bei verkörperter KI durch Gradienteninversionsmethoden.

Mobile Apps fehlen oft die Klarheit bei der Datensammlung, was das Vertrauen der Nutzer beeinträchtigt.

Dieser Artikel betrachtet Client-Scanning und seine Auswirkungen auf Privatsphäre und Sicherheit.

Maschinelles Lernen verändert die kryptografischen Ansätze für Learning With Errors.

Lerne, wie DAT bei effizientem Datenmanagement hilft.

Erforsche, wie Quantenpseudorandom-Generatoren die Sicherheit in der Computertechnik und Kryptographie verbessern.

NMDS-Matrizen balancieren Sicherheit und Effizienz, was für leichte kryptografische Systeme wichtig ist.

Neue Methoden zur Bewertung von Datenschutzrisiken in sozialen Netzwerken, die entfernte Verbindungen berücksichtigen.

Ein frischer Blick auf die Anonymisierung von Sprechern und die wichtige Rolle von Vocodern.

Untersuchen, wie Zufälligkeit die Schwachstellen im Machine Learning beeinflusst und die Notwendigkeit besserer Standards.

Die Balance zwischen Privatsphäre und Fairness in föderierten Lernmodellen untersuchen.

Erforschung von Fortschritten in durchsuchbarer Verschlüsselung und homomorpher Verschlüsselung für Datenschutz.

Ein neuartiges Erkennungsverfahren für adversarielle Samples, ohne dass originale Trainingsdaten benötigt werden.

Dieses Papier befasst sich mit den Herausforderungen von Fake-Bewertungen in Empfehlungssystemen.

Verarbeite sensible Zeitseriendaten sicher und effizient in der Cloud.

BLEND kombiniert sichere Speicherung und Kommunikation für eine effiziente IoT-Datenverwaltung.

RowPress bringt neue Risiken für die Datensicherheit in modernen DRAM-Systemen mit sich.

Die Kombination aus föderiertem Lernen und Blockchain verbessert die Datensicherheit in kollaborativen Modellen.

Lerne, wie man die Powerline-Kommunikation gegen Abhörung sichert.

In diesem Artikel geht's um Methoden, um die Privatsphäre im Maschinenlernen zu schützen, indem Textdaten verändert werden.

Die Bedeutung von XAI für die Steigerung der Effizienz von O-RAN-Netzwerken erkunden.

Ein neues Framework kombiniert federated learning und Blockchain, um den Datenschutz zu verbessern.

Ein Tool, um die Sicherheit persönlicher Informationen in grossen Sprachmodellen zu überprüfen.

Untersuche die Risiken und Abwehrmassnahmen gegen Power-Seitenkanalangriffe auf Cloud-FPGAs.

Eine Studie deckt wichtige Schwächen bei generativen Autoencodern in Bezug auf adversarielle Angriffe auf.

CloudSec macht das Management von Sicherheitsrichtlinien für Cloud-Dienste einfacher.

Dieses Papier stellt eine Methode vor, um GANs mit datenschutzgeschützten Daten zu verwenden.