Informática - Criptografía y seguridad

Infórmate sobre los APT y cómo los nuevos métodos de detección mejoran la ciberseguridad.

FedBlock mejora la seguridad del aprendizaje federado usando tecnología blockchain.

Usar herramientas visuales para mejorar la detección de amenazas en redes.

Un análisis detallado sobre cómo rastrear riesgos internos en los flujos de trabajo de los agentes de soporte.

Evaluando la utilidad de EPSS para predecir vulnerabilidades de seguridad.

Aprende sobre cómo reconstruir redes neuronales y sus implicaciones.

FedPID mejora la segmentación de tumores mientras protege los datos del paciente.

CryptoEL ofrece una forma divertida para que los niños aprendan sobre seguridad digital.

La investigación ilumina cómo ajustar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.

Explorando cómo el CORDIC cuántico mejora los cálculos de arco seno en la computación cuántica.

Un estudio sobre cómo mejorar los métodos de identificación de dispositivos para una mejor seguridad en IoT.

La investigación revela los riesgos de ataques de inferencia de propiedades en GNNs y la necesidad de privacidad de datos.

Un nuevo método para identificar puertas traseras tipo troyano en redes neuronales.

Este estudio examina cómo los LLMs pueden detectar algoritmos de generación de dominios en ciberseguridad.

Descubre cómo los investigadores enfrentan RISs no cooperativos para mejorar la seguridad en las comunicaciones.

Examinando las vulnerabilidades de las Redes Neuronales de Espigas a través de métodos de ataque ingeniosos.

Aprende cómo el Aprendizaje Federado mejora la privacidad en el aprendizaje automático mientras enfrenta nuevas amenazas.

Explorando nuevas formas de combatir el lavado de dinero a través del intercambio de datos y el aprendizaje automático.

Explorando ataques de inferencia de membresía para proteger la privacidad de los datos en modelos avanzados.

Usando IA Generativa para crear controles de seguridad en minutos, no en días.

Aprende cómo las técnicas avanzadas protegen las imágenes médicas sensibles durante la transmisión.

Examinando los efectos del EIP-4844 de Ethereum en los constructores y las rollups.

FedRISE mejora el aprendizaje federado filtrando las actualizaciones de datos malas para un mejor entrenamiento del modelo.

Investigadores desarrollan métodos para enseñar a las computadoras a procesar facturas mientras protegen la privacidad.

Un nuevo enfoque para detectar fraudes en línea usando tecnología de grafos.

Examinando las vulnerabilidades en métodos de marcas de agua contra ataques de parafraseo.

QuanCrypt-FL mejora la seguridad en el Aprendizaje Federado usando técnicas avanzadas.

Explorando cómo aprenden los transformadores y los desafíos que enfrentan contra ataques.

Examinando los riesgos y defensas de los Modelos de Lenguaje Multi-Modales en IA.

Examinando cómo modelos avanzados mejoran el análisis de fallos de seguridad en código binario.

Esta investigación destaca métodos innovadores para la privacidad en el aprendizaje automático colaborativo.

Un marco que equilibra el análisis causal y la privacidad individual.

Explorando cómo la IA puede aprender mientras mantiene los datos del usuario privados.

Un nuevo gadget usa la forma de la oreja para acceder a datos de manera segura.

Descubre cómo el aprendizaje automático ayuda a proteger los dispositivos inteligentes contra amenazas cibernéticas.

Una forma económica de evaluar los riesgos de privacidad en modelos de aprendizaje automático.

Explorando las complejidades de enseñar a las computadoras con datos desequilibrados y preocupaciones de privacidad.

MaaS ofrece comodidad, pero la ciberseguridad es clave para la seguridad del usuario.

Los ataques de forja de datos representan amenazas graves para la integridad y privacidad del modelo.

Un nuevo método de firma liviano mejora la seguridad de los dispositivos inteligentes.