Informática - Criptografía y seguridad

Las nuevas pruebas basadas en tendencias mejoran la fiabilidad de las explicaciones de los modelos de aprendizaje profundo.

Explora los problemas de seguridad en la computación en la nube y cómo el aprendizaje automático ayuda a protegerla.

Explorando la computación segura multiparte como una solución para la privacidad en servicios impulsados por datos.

Infórmate sobre los tokens de Trapdoor y los riesgos que representan para los inversores.

Examinando las debilidades en la traducción automática a través de ataques adversariales.

Un nuevo sistema mejora la seguridad al filtrar llamadas innecesarias del sistema en aplicaciones de servidor.

Este estudio evalúa la efectividad de los sistemas de IA en guiar a los usuarios sobre las políticas de privacidad.

Este artículo examina la efectividad de las técnicas cuánticas y clásicas en la factorización de enteros.

Una simulación diseñada para estudiar la resolución de problemas en tareas de ingeniería inversa de hardware.

Una mirada a las vulnerabilidades de los drones de consumidor más populares, especialmente de DJI.

Cómo el aprendizaje por transferencia mejora la detección de amenazas y la privacidad en ciberseguridad.

Un nuevo método de ataque revela vulnerabilidades en la tecnología de verificación facial.

Una herramienta para ayudar a los desarrolladores a cumplir con las pautas de aplicaciones de voz.

Modelos innovadores de deep learning mejoran la detección y respuesta ante ataques DDoS.

Nuevos métodos buscan proteger la privacidad del habla en sistemas de monitoreo de audio.

Una nueva herramienta simplifica la multiplicación de constantes grandes para mejorar el rendimiento de los sistemas criptográficos.

Un nuevo método para transacciones en línea seguras usando tecnología cuántica para proteger a compradores y vendedores.

La investigación muestra cómo los LLM pueden mejorar la privacidad sin perder efectividad en el modelo de lenguaje.

Este estudio analiza el uso de sistemas PIM para mejorar el rendimiento de la criptografía homomórfica.

Mejorando las computaciones de matrices al abordar a los lentos y mejorar la privacidad.

Explorando vulnerabilidades y estrategias de defensa en sistemas de comunicación semántica.

Descubre cómo los PUFs mejoran la seguridad de la información a través de respuestas únicas.

Examinando métodos y conceptos para proteger mensajes secretos.

Examinando los riesgos de seguridad de los ejecutables de DNN contra ataques de bit-flip.

Este artículo habla de métodos para proteger los datos de los usuarios en sistemas de recomendación.

Fairness como Servicio aborda el sesgo en los sistemas de aprendizaje automático de manera segura.

Examina los riesgos que los ataques backdoor representan para los sistemas de procesamiento de lenguaje natural.

CToMP ofrece una nueva forma de proteger sistemas no tripulados de ataques por corrupción de memoria.

Nuevos métodos para preservar la privacidad al compartir información entre varios grupos.

Un método para abordar preocupaciones de privacidad y justicia en el aprendizaje automático.

Un nuevo método que utiliza TEEs para proteger modelos de aprendizaje automático en el aprendizaje federado.

Enfoque innovador para comunicaciones seguras en dispositivos IoT con recursos limitados.

Un nuevo método de ataque de audio presenta riesgos para los dispositivos controlados por voz.

Este artículo habla de lo efectivo que son las herramientas diseñadas para detectar ataques de smishing.

Un nuevo marco para detectar y reparar vulnerabilidades en contratos inteligentes.

Un nuevo método combina TEEs y circuitos enmascarados para mejorar el rendimiento en tareas en la nube.

AIDPS mejora la seguridad de las redes de sensores submarinos contra varios ataques.

Una mirada al fingerprinting de dispositivos y un método para proteger la privacidad del usuario.

Nuevo método mejora la detección de ataques desconocidos en entornos IoT.

Este artículo examina el papel de las PET en la privacidad de datos y sus aplicaciones.