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Das Verständnis der Auswirkungen von adversarialen Angriffen auf Machine-Learning-Modelle.

Untersuche die Rolle von gebogenen und negierten gebogenen Funktionen bei der sicheren Datenübertragung.

Die Herausforderungen der Privatsphäre bei Gesichtserkennungstechnologie überprüfen.

Ein neues System verbessert die Standortverifizierung für Bürgerberichte während Krisen.

Eine neue Methode verbessert die Leistung von FHE, während die Genauigkeit in der Datenanalyse erhalten bleibt.

Eine neue Methode verbessert den Datenschutz und die Leistung im föderierten Maschinellen Lernen.

Erfahre, wie Sharding die Datenbankleistung und Effizienz verbessert.

Bewertung, wie Datenvergiftung die Methoden zur Evaluierung von Politiken beeinflusst.

NetKAT vereinfacht die Erstellung und Überprüfung von Netzwerkregeln für ein effizientes Management.

Ein neues Tool soll versteckte Daten aus STL-Dateien im 3D-Druck entfernen.

Ein System verbessert die Privatsphäre beim Datenaustausch für Anwendungen der Maschinenvision.

Sprachmodelle verändern die Technologie, indem sie komplexere Aufgaben übernehmen.

EncDB bietet verbesserte Sicherheit und Effizienz beim Verwalten von verschlüsselten Daten in der Cloud.

Eine neue Methode verbessert die Datensicherheit für IoT-Geräte und schützt dabei die Privatsphäre.

Die Sicherheit Herausforderungen und Fortschritte in der URLLC-Technologie erkunden.

Neue Methoden zielen darauf ab, sensible Daten im maschinellen Lernen zu schützen, ohne die Leistung zu verlieren.

Die Forschung konzentriert sich auf die Sicherheit von Sponge-Hashing gegen Bedrohungen durch Quantencomputing.

Die Rolle von drahtloser Technologie und Blockchain beim Verbessern des Metaverse-Erlebnisses untersuchen.

Studie zeigt Risiken von Datenvergiftung in Gesundheits-Sprachmodellen.

3DGen nutzt KI, um lockere Datenbeschreibungen in sicheren Code zu verwandeln.

Eine neue Methode, um Modelle anzupassen und dabei die Datensicherheit zu gewährleisten.

Ein Blick darauf, wie Quanten- und Cloud-Computing für zukünftige Innovationen verbunden sind.

Ein Framework bietet eine verbesserte Überprüfung der Daten Genauigkeit in selbstfahrenden Autos.

Eine Methode, um Modelle zu optimieren, während ihre Architektur vertraulich bleibt.

Diese Studie verbessert das föderierte Lernen, indem sie die Modellvielfalt erhöht und gleichzeitig die Privatsphäre schützt.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit im föderierten Lernen durch die Analyse von Zwischenoutputs.

Innovative Ansätze zur Verbesserung der DRAM-Leistung und Sicherheit gegen RowHammer-Schwachstellen.

Kombination von Quantencomputing und föderiertem Lernen für verbesserte Datensicherheit.

Die Risiken und Abwehrmassnahmen gegen Vergiftungsangriffe bei Online-Empfehlungen analysieren.

Lern was über HTAP-Datenbanken und ihre Rolle bei der Verarbeitung von Echtzeitdaten.

Eine Methode, um die Zuverlässigkeit von Klassifikatoren gegenüber Datenmanipulation zu steigern.

Entdeck, wie RIS-Technologie die Sicherheit in der drahtlosen Kommunikation verbessert.

Dieser Artikel untersucht neue Methoden für datenschutzfreundliches maschinelles Lernen.

LLMs bieten neue Einblicke in die automatisierte Malware-Deobfuskation.

AutoNet automatisiert Cloud-Netzwerkrichtlinien, reduziert Fehler und verbessert die Effizienz.

Lerne, wie du sensible Daten in PDF-Dateien effektiv verstecken kannst.

Swarm Learning verbessert die Privatsphäre und Sicherheit in dezentralen Machine-Learning-Systemen.

Federated Learning sieht sich neuen Vergiftungsangriffen gegenüber, die die Sicherheit der autonomen Technologie bedrohen.

Neue Algorithmen verbessern die Effizienz bei Matrixoperationen in homomorpher Verschlüsselung.

Neue Methoden verbessern die Downloadraten und Effizienz beim geheimen Teilen.