Informática - Criptografía y seguridad

CICAPT-IIoT ayuda a detectar amenazas cibernéticas avanzadas en redes IoT industriales.

Este artículo habla sobre métodos de reentrenamiento usando predicciones de modelos para mejorar la precisión.

Este artículo examina cómo la preparación de datos afecta al aprendizaje automático en ciberseguridad.

Un nuevo enfoque para probar la propiedad de los modelos de lenguaje.

Este artículo habla sobre cómo proteger a las GNNs de ataques de envenenamiento de datos y puertas traseras.

Explorando los riesgos de privacidad en los datos sintéticos y presentando el Índice de Plagio de Datos.

Analizando técnicas efectivas de ataque backdoor clean-label en aprendizaje automático.

La encriptación de memoria ofrece una nueva forma de mantener los datos en la nube seguros y eficientes.

La aumentación de datos mejora la precisión de la evaluación de vulnerabilidades de software en medio del desequilibrio de datos.

Un marco para identificar videos engañosos usando patrones de tráfico.

Exponiendo cómo las herramientas de terceros pueden comprometer la privacidad del usuario.

Examinando los aspectos de seguridad de WebAssembly y sus vulnerabilidades.

Un estudio revela riesgos de seguridad por envenenamiento de datos en modelos de lenguaje grandes.

Examinando las vulnerabilidades y posibles ataques a la tecnología NeRF.

Un nuevo marco mejora la seguridad de los datos para aplicaciones de IA.

MaskedHLS ofrece una solución para crear hardware seguro que protege contra ataques de canal lateral de potencia.

El conjunto de datos TGIF ayuda a detectar técnicas avanzadas de manipulación de imágenes.

Un nuevo método mejora la seguridad en los sistemas de recomendación a través de un marcado efectivo.

Un nuevo método mejora la marca de agua sin sacrificar la calidad del texto.

Un nuevo algoritmo simplifica las operaciones de módulo, lo que es útil para la criptografía y los cálculos de primos.

Un nuevo diseño de apretón de manos para la gestión segura de identidades IoT.

Examinando el papel de los LLMs en la detección de Hardware Trojans en diseños electrónicos.

Examinando el papel de la atribución de crédito en el aprendizaje automático y los problemas de derechos de autor.

Examinando el estado actual del mercado de constructores de bloques de Ethereum.

Mejorando los métodos de detección de malware adaptándose a las amenazas en evolución.

Un estudio sobre las características del tráfico de red de dispositivos médicos para mejorar la seguridad.

Un nuevo marco busca identificar inconsistencias en los protocolos de redes celulares.

Examinando la privacidad diferencial y la regresión NTK para proteger los datos de los usuarios en la IA.

Sri Lanka aprueba ley de privacidad para proteger los datos de pacientes en apps de salud.

Este artículo habla sobre la importancia de la sincronización de tiempo y la seguridad en los receptores GNSS.

EarlyMalDetect predice el comportamiento del malware a través de llamadas a la API para una mejor seguridad.

Presentando un método seguro para firmar documentos en línea usando criptografía basada en isogenias.

Este estudio examina la confianza y la usabilidad en los sistemas de votación electrónica.

Una visión general de la Distribución Cuántica de Claves y su papel en la comunicación segura.

Explorando el impacto de Hyperledger Fabric en los registros de salud electrónicos en Sudáfrica.

Este documento analiza los ataques por backdoor y sus implicaciones en la seguridad del aprendizaje automático.

Explorando la privacidad diferencial para proteger información sensible en aplicaciones de IA.

La contaminación de datos pone en peligro la fiabilidad de la red eléctrica en medio de crecientes complejidades.

Un nuevo enfoque busca proteger la privacidad del usuario mientras mejora la precisión de los resultados.

Usar IA para mejorar las evaluaciones de vulnerabilidad en dispositivos médicos.