Informática - Criptografía y seguridad

Un nuevo enfoque mejora la fiabilidad en sistemas de comunicación descentralizados para una mejor seguridad.

Un análisis de cómo los servicios en línea manejan la privacidad de los datos de los niños.

Este estudio investiga los límites de precisión y robustez en modelos de aprendizaje automático.

Explorando vulnerabilidades en el Aprendizaje Federado Personalizado y los nuevos métodos de ataque backdoor.

Un método para mejorar la detección de intrusiones en la red abordando el desequilibrio de clases.

Nuevos métodos mejoran la seguridad en sistemas criptográficos usando mecánica cuántica.

Un nuevo enfoque para encontrar fallos de seguridad en procesadores usando el marco Shesha.

Este artículo habla sobre los riesgos de las alucinaciones de paquetes en modelos que generan código.

Usando modelos de lenguaje para mejorar la detección de errores de software y la eficiencia en las pruebas.

Este artículo habla sobre los desafíos del desaprendizaje automático y un nuevo enfoque para equilibrar la privacidad y la precisión.

Estrategias para detectar y combatir bots evasivos en línea.

Nuevo benchmark CTIBench evalúa la efectividad de los LLM para enfrentar amenazas cibernéticas.

Una nueva referencia prueba la capacidad de los LLMs para encontrar vulnerabilidades de software.

Un conjunto de herramientas para evaluar la seguridad de modelos de lenguaje avanzados.

Investigando vulnerabilidades en métodos de marca de agua de audio contra amenazas del mundo real.

Una mirada a los métodos de seguridad del núcleo para combatir ataques avanzados como Spectre.

Un nuevo sistema de firma digital mejora la velocidad y la seguridad en las aplicaciones de centros de datos.

Un método que combina SGD y técnicas de privacidad para un análisis de datos efectivo.

Examinando estrategias para combatir el dark pooling en espacios de anuncios digitales.

Examinando la falla de Rowhammer y sus implicaciones para la seguridad de datos.

NutNet mejora los sistemas de detección de objetos al identificar eficazmente parches adversariales.

Descubre cómo la computación cuántica privada puede proteger datos sensibles durante cálculos complejos.

Investigando las fallas de seguridad en la Extensión de Etiquetado de Memoria y ataques de ejecución especulativa.

Examinando los riesgos de seguridad y soluciones para las nuevas tecnologías de asistentes de IA.

Un método nuevo para crear imágenes a partir de texto usando modelos especializados.

Esta investigación explora métodos para aprender circuitos cuánticos superficiales a pesar del ruido.

Un nuevo método de marca de agua ayuda a identificar datos tabulares sintéticos.

Una mirada a cómo se difunde la propaganda en Telegram durante los conflictos.

La competencia revela vulnerabilidades y defensas en la seguridad de los modelos de lenguaje.

Un nuevo marco para analizar flujos de datos mientras se garantiza la privacidad del usuario.

Explorando amenazas a la privacidad en el procesamiento de imágenes usando modelos de difusión y gradientes filtrados.

Analizando la privacidad de datos a través de la inferencia bayesiana con restricciones.

Explorando métodos para proteger imágenes personales del mal uso de la IA.

Este artículo habla sobre un nuevo método para mejorar la robustez contra ataques adversariales en la clasificación de imágenes.

Examinando los riesgos de seguridad en redes mmWave que utilizan transferencia simultánea de información y energía por wireless.

Un estudio sobre cómo mejorar las técnicas de extracción de modelos para la seguridad en el aprendizaje profundo.

Un nuevo enfoque para mejorar las velocidades de procesamiento de la encriptación homomórfica.

Este documento presenta un marco para evaluar vulnerabilidades en modelos de lenguaje grandes.

Aprende cómo el olvido dirigido protege la privacidad al permitir que los modelos se olviden de información específica.

Un nuevo método para verificar el olvido de máquinas de manera efectiva y segura.