Informática - Criptografía y seguridad

La investigación busca equilibrar la privacidad y la precisión en los métodos de estimación de la media vectorial.

Proponemos un método para crear triggers de backdoor invisibles en modelos de difusión.

Analizando vulnerabilidades en el protocolo SAE J1939 para vehículos comerciales.

Dos técnicas innovadoras mejoran los ataques adversariales en modelos de datos tabulares.

Los contrafactuales revelan información pero plantean riesgos de privacidad en el aprendizaje automático.

Examinando los riesgos y el mal uso de los grandes modelos de lenguaje en el cibercrimen.

Abordando los desafíos de seguridad en los agentes de IA para interacciones más seguras.

Explorando temas de seguridad, fiabilidad y ética en los modelos de lenguaje.

Nuevos métodos mejoran las predicciones de los modelos de lenguaje bajo diferentes condiciones de entrada.

ECHO mejora la clasificación del tráfico de red a través de técnicas de aprendizaje automático.

Este artículo habla sobre la privacidad y el sesgo en los algoritmos predictivos para datos sensibles.

BISON ofrece una forma de iniciar sesión de manera segura mientras protege la identidad de los usuarios.

Un nuevo marco mejora la creación de datos sintéticos mientras protege la información personal.

Presentamos PrivacyRestore para proteger los datos de los usuarios mientras usan modelos de lenguaje grandes.

Nuevos métodos revelan la resiliencia en circuitos de redes neuronales contra manipulaciones.

Métodos para estimar las características de un conjunto de datos mientras se mantiene segura la información individual.

Este método mejora el seguimiento de datos a través de técnicas avanzadas de marcas de agua.

Una mirada a los métodos de privacidad y su efectividad en el intercambio de datos.

Explorando el papel y el potencial de la impredecibilidad cuántica en los sistemas criptográficos modernos.

Un nuevo método mejora la protección de la privacidad mientras entrena modelos de aprendizaje profundo.

Un análisis de métodos de detección de comunidades que incorporan privacidad diferencial.

Un nuevo método para analizar datos categóricos mientras se garantiza la privacidad.

Una mirada a nuevos métodos para medir anuncios que priorizan la privacidad del usuario.

Aprende cómo los rollups optimistas mejoran la velocidad y eficiencia de la blockchain.

Descubre cómo las soluciones de Capa 2 transforman la eficiencia del trading y las oportunidades de arbitraje.

Explora los desafíos de privacidad que plantean los ataques de inferencia en modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo método para identificar vulnerabilidades en el código nativo de aplicaciones de Android.

VulLLM mejora la detección automática de vulnerabilidades en software a través de técnicas avanzadas de aprendizaje.

FACOS ofrece una forma segura de manejar datos sensibles usando tecnología blockchain.

Aprende sobre los sistemas de anti-suplantación facial y su importancia en la seguridad digital.

Un nuevo método para editar modelos de lenguaje de manera efectiva sin perder rendimiento.

Fantastyc mejora el aprendizaje federado a través de blockchain para una mejor privacidad y seguridad.

Entender los perfiles de conocimiento ayuda a las organizaciones a enfrentar los desafíos de ciberseguridad de manera efectiva.

La investigación muestra que los circuitos reversibles pueden crear permutaciones seudoaleatorias seguras.

Aprende sobre técnicas de fuzzing para mejorar la seguridad de las aplicaciones web.

Explorando los desafíos de los explicadores de GNN bajo ataques adversarios en aplicaciones críticas.

Un nuevo diseño combina la distribución de claves cuánticas con Tor para mejorar la privacidad en línea.

Un nuevo método de ataque genera preocupaciones sobre la privacidad en los modelos de comprensión de documentos.

Descubriendo los riesgos que representan los ataques de puerta trasera en sistemas inteligentes.

Un nuevo método combina la explicabilidad con la privacidad en el agrupamiento para obtener mejores ideas de datos.