Informática - Criptografía y seguridad

Aprende a proteger compromisos sensibles de los escuchas.

Un estudio que revela fallos de seguridad en aplicaciones de pago móvil populares.

Explorando la privacidad diferencial a nivel de usuario en el entrenamiento de modelos de lenguaje grandes.

Explorando los beneficios del Aprendizaje Federado para la detección de anomalías en redes IoT.

Un estudio revela cómo los patrones de datos 5G pueden exponer la actividad de los usuarios.

Los nuevos modelos ayudan a los desarrolladores, pero los ataques de puerta trasera representan serios riesgos de seguridad.

Una mirada a los desafíos y soluciones de privacidad e integridad en el aprendizaje federado.

Un nuevo método combina LLMs con técnicas tradicionales de desensamblaje para un análisis efectivo.

Un diseño de TEE unificado mejora la colaboración entre CPU y NPU para una computación segura.

Abordar la contaminación de datos para mejorar la ciberseguridad y los sistemas de detección de anomalías.

Combinar redes neuronales con criptografía mejora los métodos de comunicación segura.

Un sistema para usar chatbots de forma anónima y proteger la identidad del usuario.

Un nuevo marco mejora la eficiencia en las pruebas y la detección de errores en las bibliotecas criptográficas.

Nuevos métodos abordan los riesgos de privacidad en la predicción de datos de movimiento humano.

Explorando el cambio digital y su impacto en la ciberseguridad marítima.

Este artículo habla sobre la importancia de los algoritmos de hashing en la tecnología blockchain.

Un método nuevo para comparar mecanismos de privacidad en el aprendizaje automático.

La investigación revela métodos automatizados para rastrear la censura en la web de manera efectiva.

Examinando la vulnerabilidad de las redes neuronales a pequeños cambios en la entrada.

Nuevos métodos mejoran los ataques de caja negra usando datos no etiquetados para el aprendizaje automático.

Explorando vulnerabilidades en el código generado por modelos de lenguaje.

Un nuevo enfoque para mejorar la seguridad en el aprendizaje federado contra ataques de puerta trasera.

CEIPA ayuda a descubrir vulnerabilidades en modelos de lenguaje grandes para mejorar su seguridad.

Una mirada a la atestación remota colectiva y su impacto en la seguridad de dispositivos IoT.

Una mirada a la generación de datos sintéticos para la movilidad urbana y los desafíos de privacidad.

Un método que reduce los gestos necesarios para la inscripción biométrica a través de datos sintéticos.

Los MLLMs enfrentan nuevas amenazas ya que los prompts seguros pueden ser rechazados falsamente.

Nuevos métodos están garantizando la privacidad en la investigación de datos genómicos.

Surge una herramienta poderosa para el análisis profundo de transacciones de contratos inteligentes.

Explorando nuevas formas de mejorar la seguridad de la DRAM contra las amenazas de Rowhammer.

Garantizar la privacidad del comprador es clave a medida que crecen los mercados de datos.

Examinando el papel y el impacto de los interruptores de apagado para contratos inteligentes.

IdentityChain combina privacidad y cumplimiento para una gestión de identidad segura.

El emparejamiento de voz preestablecido mejora la traducción de voz mientras asegura la privacidad y reduce riesgos.

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.