Neuste Artikel für Datensicherheit

Ein neues Framework verbessert Empfehlungen und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer.

Erfahre, wie PQC das föderierte Lernen gegen Quantenbedrohungen stärkt.

Erfahre, wie maschinelles Vergessen den Datenschutz in Machine-Learning-Modellen verbessert.

Entdecke Methoden, um die Kommunikation in verteilten Systemen vor Abhörern zu schützen.

FreeMark ermöglicht das Watermarking von Deep-Learning-Modellen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Ein Blick auf die Risiken und Massnahmen zum Schutz sensibler Daten.

Dieser Artikel untersucht, wie QUBO kryptografische Lösungen verbessern kann.

Unauffällige Datenstrukturen schützen sensible Informationen, indem sie Zugriffs-Muster verbergen.

Die Kombination von quantensicherer Technik und maschinellem Lernen verbessert die Geschwindigkeit und Effizienz in der Kommunikation.

Unternehmen stehen in der föderierten Lernumgebung versteckten Datenschutzbedrohungen gegenüber, die durch Datenverteilungverschiebungen entstehen.

Eine neue Methode, um Deep-Learning-Modelle gegen feindliche Angriffe zu verbessern.

Die Kombination aus Blockchain und IPFS bietet eine sichere und effiziente Lösung für die Versionskontrolle.

Neue Architektur verbessert die Leistung von grossen Sprachmodellen auf Edge-Geräten.

WMCodec verbessert die Audio-Wasserzeichen für mehr Sicherheit und Authentizität.

PrivaMatch sorgt dafür, dass die Privatsphäre gewahrt bleibt, während DNA in Strafuntersuchungen abgeglichen wird.

Untersuche die Datenschutzbedenken rund um Membership-Inference-Angriffe im maschinellen Lernen.

Ein neuer Ansatz steigert die Effizienz und Reichweite in sicheren Quantenkommunikationen.

Lern was über Blockchain-Technologie und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Dezentralisierte soziale Netzwerke geben den Nutzern Kontrolle über ihre Daten und Privatsphäre.

Dynamische Entkopplung schützt Quantenberechnungen vor Sicherheitsrisiken.

MoJE verbessert die Sicherheitsvorkehrungen für LLMs und bekämpft Jailbreak-Angriffe effektiv.

Die Möglichkeiten von Quantenpunkten in Nanodrähten für zukünftige Technologien erkunden.

Wir stellen TA-Cleaner vor, eine Methode zur Verbesserung der Verteidigung multimodaler Modelle gegen Datenvergiftung.

Dieser Artikel stellt Lösungen vor, um Nutzerinputs in cloud-basierten Sprachdiensten zu schützen.

Die Erforschung der Auswirkungen von föderiertem Lernen auf den Datenschutz und die Schutzstrategien für medizinische Daten.

Die Rolle von Federated Learning in der Verbesserung der medizinischen Bildgebung und dem Schutz der Privatsphäre von Patienten erkunden.

Eine Studie zeigt Schwachstellen von DNA-Modellen gegenüber Angreifern.

Quanten Systeme bieten eine verlässliche Methode, um unvorhersehbare Zahlen zu erzeugen.

Nicht alle NVMe-SSDs sind sicher; manche könnten deine Daten gefährden.

Untersuchen, wie feindliche Angriffe Text- und Bildklassifikationsmodelle beeinflussen.

Untersuchung von quantenbasierten Hashfunktionen, um Daten gegen zukünftige Bedrohungen abzusichern.

Entdecke, wie ein neues System den Datenschutz und die Verarbeitungsgeschwindigkeit für LLMs verbessert.

FedBlock verbessert die Sicherheit des föderierten Lernens mit Blockchain-Technologie.

Ein tiefer Einblick in das Tracking von Insider-Risiken in den Workflows von Support-Agenten.

Lerne, wie Föderiertes Lernen die Privatsphäre im maschinellen Lernen verbessert, während es neuen Bedrohungen gegenübersteht.

Unlernen hilft KI-Modellen, bestimmte Informationen zu vergessen, ohne wichtige Fähigkeiten zu verlieren.

Lern, wie fortschrittliche Techniken sensible medizinische Bilder während der Übertragung schützen.

Zufall beeinflusst Sicherheit, Lernen und die Entwicklung von Technologie in verschiedenen Bereichen.

KI verbessert Network Slicing für effizientes Ressourcenmanagement und Anpassung.

Minimale Codes sorgen für eine effiziente und sichere Nachrichtenübertragung.