Informática - Criptografía y seguridad

QFHE permite realizar cálculos en datos cifrados para mayor privacidad y seguridad.

Este artículo presenta un método para proteger los datos personales en sistemas de aprendizaje automático.

N nuevos métodos revelan serias amenazas a la privacidad por el intercambio de datos de ubicación.

Nuevos sistemas mejoran la entrega de insulina y la seguridad en el manejo de la diabetes tipo 1.

Abordando los desafíos del E2EE y los métodos de recuperación de cuentas.

Presentamos FC-EM para proteger los datos de nubes de puntos 3D contra accesos no autorizados.

Examinando los desafíos y las implicaciones de desaprender en modelos de IA.

ASCENT mejora la seguridad del hardware contra ataques de canal lateral de potencia durante el diseño.

Nuevo marco identifica eficazmente ataques de sobrecarga de energía en sistemas de redes inteligentes.

Examinando cómo las técnicas de enrutamiento influyen en las experiencias de censura en todo el mundo.

Este artículo discute la perturbación de lectura en DRAM y técnicas de gestión innovadoras.

SubLock mejora la seguridad de los circuitos integrados contra ataques mientras mantiene los costos bajos.

La Privacidad Diferencial Local permite el intercambio seguro de datos mientras protege la información de cada usuario.

Un estudio que evalúa la efectividad de los LLM en la detección de vulnerabilidades en aplicaciones de Android.

Un sistema para prevenir ataques en aplicaciones Java usando una lista de clases permitidas.

Examinando la seguridad de SHA-256 y las técnicas recientes de búsqueda de colisiones.

N nuevos métodos híbridos mejoran la eficiencia en la factorización de enteros para criptografía.

Este documento presenta un nuevo IDS basado en DNN en redes programables.

Los PUFs proporcionan identidades únicas para la comunicación segura en dispositivos conectados.

Un vistazo al papel del pseudo entrelazamiento en el avance de la criptografía cuántica.

Un nuevo enfoque combina el análisis de voz con la protección de la privacidad para detectar demencia.

Un enfoque novedoso para garantizar la privacidad manteniendo la utilidad del texto en modelos de PLN.

A medida que los vehículos se vuelven más inteligentes, protegerlos de las amenazas cibernéticas es esencial.

Un nuevo sistema mejora el procesamiento de datos mientras asegura la privacidad del usuario y el uso eficiente de recursos.

Un nuevo método mejora la eficiencia en acoplamientos de baja entropía para grandes distribuciones.

Este artículo habla sobre la importancia de las actualizaciones de software seguras para los CubeSats.

La contaminación de código aumenta los riesgos de ataques de inferencia de membresía en datos sensibles.

Examinando las vulnerabilidades de los ataques de puerta trasera con etiquetas limpias y cómo los límites de generalización pueden ayudar.

Las investigaciones muestran lo fácil que es quitar las funciones de seguridad de los modelos Llama 3.

Los investigadores estudian métodos para proteger información sensible en modelos de clasificación de texto.

QUEEN ofrece protección en tiempo real contra ataques de extracción de modelos en aprendizaje profundo.

Explorando los beneficios de un euro digital offline para transacciones seguras.

Un marco para compartir información de salud de manera segura mientras se protege la privacidad del paciente.

STRIDE predice de manera eficiente los nombres de variables perdidas y sus tipos en software decompilado.

Una mirada a cómo los modelos de lenguaje pueden filtrar datos sensibles.

Este artículo examina los riesgos relacionados con los LLMs y propone formas de mejorar la seguridad.

Explorando ataques backdoor y métodos de reducción de grafos en GNNs.

Una mirada a cómo la mecánica cuántica mejora el intercambio seguro de información.

La auto-calibración simplifica la entrada del PIN y mejora la seguridad sin configuraciones complicadas.

Este estudio examina problemas de privacidad y métodos de protección para clasificadores de IA.