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Neue Methoden verbessern die Downloadraten und Effizienz beim geheimen Teilen.

Ein neuartiges Wasserzeichenverfahren verbessert die Verifizierung des Modellbesitzes, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Erkunde Methoden, um die Effizienz und Sicherheit von tiefen neuronalen Netzwerken zu verbessern.

Die Rolle von maschinellem Lernen bei der Verbesserung von Quantenkommunikationssystemen erkunden.

Lern, wie Geheimnisteilen sensible Infos durch verteilte Anteile schützt.

Eine neue Methode, um die Privatsphäre bei der digitalen Informationsbeschaffung zu verbessern.

Neue Methode verbessert die Leistung von neuronalen Netzwerken gegen feindliche Angriffe.

Eine neuartige Methode, die medizinische Bilder in der Cloud mit fortschrittlichen quantentechnischen Verfahren schützt.

Ein neuer Ansatz, um sicherzustellen, dass Sprachmodelle mit sensiblen Daten sicher umgehen.

Zuverlässigkeit, Generalisierbarkeit und Vertraulichkeit in Graph ML ansprechen.

SPSG verbessert die Effizienz beim Modellklau mit Superpixeln und Stichproben-Gradienten.

Ein Blick auf differenzielle Privatsphäre und ihre Anwendung im maschinellen Lernen.

Die Verbindung zwischen Trennungslogik und kryptografischer Sicherheit durch Unabhängigkeit erkunden.

Eine neue Methode nutzt verstärkendes Lernen, um effektive adversarielle Beispiele zu generieren.

Eine Methode, um Missbrauch von Text-zu-Bild-Modellen zu verhindern, während ihre legalen Anwendungen erhalten bleiben.

Klassische und Quantenmethoden für sichere Satellitenkommunikation kombinieren.

Neue Protokolle verbessern die Sicherheit in der Quantenkommunikation gegen Abhören.

Neue Methoden verbessern die Sicherheit von Sprachmodellen, ohne die Funktionalität einzuschränken.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagegenauigkeit und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer in Cloud-Modellen.

Die Rolle von KI in der Landwirtschaft, autonomen Systemen und im Gesundheitswesen untersuchen.

Neue Methoden in der codebasierten Verschlüsselung verbessern den Datenschutz effektiv.

Ein Blick darauf, wie Kardinalitätsskizzen einzigartige Elemente schätzen und ihre Verwundbarkeiten.

Eine Studie bewertet, wie sich quanten- und klassische Modelle auf feindliche Angriffe reagieren.

Ein Blick darauf, wie adversarielle Beispiele KI-Modelle herausfordern.

Eine neue Methode verbessert die Vertrauenswürdigkeit von KI-Ausgaben in Blockchain-Umgebungen.

Ein frischer Ansatz, um sensible Graphdaten online sicher zu halten.

Fortschritte in der Satellitentechnologie bringen einen neuen Ansatz für die Quantenkommunikation.

Erforschen verbesserter Methoden für sichere Mehrparteienkommunikation mit Quanten-Schlüsselverteilung.

Eine globale Herausforderung hebt das föderierte Lernen zur Klassifizierung der Brustdichte hervor.

Eine neue Methode sorgt dafür, dass die Privatsphäre gewahrt bleibt, während nützliche Daten von Smart-Geräten gesammelt werden.

Diese Studie untersucht, wie kleine Veränderungen CNNs bei wichtigen Aufgaben irreführen können.

Analyse, wie binäre Bi-Bügel die Verschlüsselungssysteme verbessern und Schwachstellen erkennen.

RobustKD ist eine Methode, um die Sicherheit von Modellen gegen Backdoor-Angriffe zu verbessern.

Die Forschung zielt darauf ab, Privatsphäre und Genauigkeit bei den Methoden zur Schätzung des Vektormittels in Einklang zu bringen.

Zwei innovative Techniken verbessern die adversarialen Angriffe auf Modelle mit tabellarischen Daten.

Sicherheit, Zuverlässigkeit und ethische Fragen bei Sprachmodellen erkunden.

Neuer Ansatz verbessert den Datenschutz bei maschinellem Lernen und die Widerstandsfähigkeit gegen Angriffe.

Diese Methode verbessert das Tracking von Daten durch fortschrittliche Wasserzeichentechniken.

Fantastyc verbessert das föderierte Lernen durch Blockchain für mehr Privatsphäre und Sicherheit.

Ein neues Rahmenwerk verbessert die Zusammenarbeit im Gesundheitswesen und schützt dabei die Privatsphäre der Patienten.