Neuste Artikel für Datensicherheit

Ein neuer Ansatz für sichere Anomalieerkennung in grafischen Daten.

Neue Methoden verbessern die Privatsphäre und Genauigkeit in sicheren Computerumgebungen.

Lern, wie quantenmässige Zufälligkeit die Datensicherheit in der Technologie verbessert.

Umgang mit Datenschutzbedenken in Systemen, die sensible Daten verwalten.

Erforsche, wie KI die Effizienz im Gesundheitswesen, in der Wartung und in der Landwirtschaft verbessert.

Ein Blick darauf, wie man die Ressourcenverteilung in Quantencomputernetzwerken verbessern kann.

Die Schwachstellen in Zero-Knowledge-Beweisen in der Kryptographie erkunden.

Sichere verstreute Speicher schützen Dateninhalte und Zugriffs-Muster effektiv.

Ein neues System verbessert die Erkennungsgenauigkeit und den Datenschutz für tragbare Technologie.

Neue Methoden zum Schutz sensibler Daten vor unbefugtem Zugriff in der maschinellen Lerntechnik.

Dieser Artikel untersucht die Gefahren von schädlichem Fine-Tuning in Sprachmodellen.

Eine neue Methode zeigt Bedrohungen durch Backdoor-Angriffe in Maschinellem Lernen, ohne auf sensible Daten zugreifen zu müssen.

Diese Studie analysiert die Fähigkeit von IBMs Quantencomputern, wirklich zufällige Zahlen zu erzeugen.

Die Effektivität und Schwachstellen von Wasserzeichen in KI-generierten Inhalten untersuchen.

Dieser Artikel untersucht die Auswirkungen von Unterwasserbedingungen auf Quantenkommunikationssysteme.

Eine neue Methode zur Verifizierung von IoT-Daten mit IOTA und TPM-Technologien.

Lern, wie du deine Datenschutz in der Cloud sichern kannst.

Federated Learning verbessert die Gesichtserkennung und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer.

Die Kombination von CPABE und OAuth 2.0 für besseren Datenschutz bei Gesundheitsdaten.

Dieses Papier behandelt adversariales Training für robuste quanten-gestützte Maschinenlern-Klassifizierer.

Dieser Artikel untersucht die Datenschutzmassnahmen in der Cloud-Computing und der modellprädiktiven Steuerung.

Eine neue Methode verbessert die Resilienz von Deep-Learning-Modellen gegen Angriffe, indem sie Peer-Modelle nutzt.

Ein Blick darauf, wie Blockchain die Datensicherheit und Privatsphäre im Gesundheitswesen verbessert.

Die sichere Übertragung von Informationen durch Quantenprinzipien erkunden.

Erforschen, wie Cloud-Anbieter sicherstellen können, dass KI den Vorschriften entspricht.

Ein Rahmenwerk zur Verbesserung der Anomalieerkennung in föderierten Lernsystemen.

Neue Methoden zur Erstellung von MDS- und involutory MDS-Matrizen verbessern die Datensicherheit.

Forschung zeigt, dass es einen effektiven Angriff auf LWE-Systeme mit spärlichen binären Geheimnissen gibt.

Neues Modell passt sich an die sich entwickelnden Datenvergiftungsbedrohungen an, indem es interaktive Spieltheorie-Strategien nutzt.

Eine neue Methode verbessert die Robustheit des Modells, während sie die Leistung bei echten Aufgaben aufrechterhält.

Ein neuer Ansatz für sichere Berechnungen auf verschlüsselten Daten.

Diese Forschung hebt die Rolle des Sparse Coding bei der Sicherung der Privatsphäre von neuronalen Netzen hervor.

Ein neues Framework soll die Privatsphäre in fahrzeugbasierten Edge-Metaversen verbessern.

Bamboo bietet eine sichere Möglichkeit, verschlüsselte Daten zu durchsuchen, selbst nachdem der Schlüssel kompromittiert wurde.

Eine sichere und effiziente Methode zur Verwaltung privater Daten vorstellen.

Eine Methode zur Generierung synthetischer Daten mithilfe von Bayes'schen Netzwerken, um die Privatsphäre zu schützen und gleichzeitig Analysen zu ermöglichen.

Ein Blick auf kryptografische Probleme in der klassischen und Quantencomputing.

Analyse der Abhörrisiken in modernen drahtlosen Kommunikationssystemen.

Ein Rahmen, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit von grossen Sprachmodellen zu verbessern.

Neue Methoden zur Erkennung ungewöhnlicher Aktivitäten in Videos, während die Privatsphäre gewahrt bleibt.