Informática - Criptografía y seguridad

Nuevos métodos protegen los datos personales en la generación de imágenes.

Una nueva herramienta mejora la integridad de los sistemas de prueba de cero conocimiento.

PMixED mejora la privacidad sin sacrificar el rendimiento en modelos de lenguaje grandes.

Un estudio revela las preocupaciones sobre la privacidad del fingerprinting en navegadores y sus implicaciones para los usuarios.

Un marco que combina la huella digital de dispositivos y el marcaje de agua para imágenes médicas seguras.

Un nuevo marco busca mejorar la privacidad en los metaversos de borde vehicular.

Explorando LF QSDC como una solución segura para Web 3.0.

WebAssembly trae nuevos riesgos como el cryptojacking que los usuarios deben entender.

Bamboo ofrece una forma segura de buscar datos encriptados incluso después de un compromiso de clave.

Un nuevo método protege las preferencias personales mientras permite clasificaciones útiles.

Presentando un método seguro pero eficiente para manejar datos privados.

Aprende cómo las oraciones fantasma pueden ayudar a los usuarios a proteger su información personal en línea.

Un nuevo método usa modelos de lenguaje para identificar variables de privilegio de usuario en el código.

Descubre el papel del IoT en mejorar las operaciones en defensa y seguridad pública.

Un estudio sobre estrategias de arbitraje en finanzas descentralizadas usando zkSync Era.

Un estudio de las técnicas usadas para eludir las medidas de seguridad en los modelos de lenguaje de IA.

Un enfoque nuevo para mejorar la privacidad en IoT a través del diseño de hardware.

Protocolos innovadores mejoran el aprendizaje automático mientras protegen datos sensibles.

Presentamos TABDet, un nuevo método para detectar ataques de puerta trasera en tareas de PNL.

Explora el Aprendizaje Inverso de Gradiente Estocástico Langevin para la privacidad de datos en el aprendizaje automático.

Explora el papel del aprendizaje automático en el análisis de datos de blockchain para varios usos.

Este artículo habla sobre un método para conectar comportamientos de ataque con técnicas usando MITRE ATTCK.

Las redes neuronales tropicales mejoran la resiliencia contra ataques adversariales en el aprendizaje automático.

Examinando contratos inteligentes, su seguridad y el papel de la gestión de la confianza.

Un estudio destaca el impacto de la contaminación de datos en las evaluaciones de modelos de código.

Una mirada a los problemas criptográficos en la computación clásica y cuántica.

Un nuevo enfoque para simplificar el control de acceso basado en roles.

Examinando cómo los ataques adversariales afectan las predicciones y explicaciones de la IA.

Un nuevo método mejora la privacidad en el aprendizaje federado en línea mientras se adapta a datos cambiantes.

Usando machine learning pa mejorar la identificación de vulnerabilidades en servidores web.

Un nuevo enfoque mejora la detección de malware usando técnicas de machine learning.

Una inmersión en cómo diferentes IDS se desempeñan contra amenazas cibernéticas.

Un nuevo modelo busca simplificar las políticas de privacidad para los usuarios.

Examinando la intersección entre neurotecnología y preocupaciones sobre la privacidad.

Un estudio sobre la efectividad de Gemini-pro y Vision Transformers para la ciberseguridad.

Combinar comentarios en lenguaje natural y la estructura del código mejora la detección de vulnerabilidades.

Examinando el impacto de los ataques en la eficiencia del aprendizaje automático y proponiendo nuevas estrategias.

Este estudio examina cómo los métodos bayesianos pueden mejorar los sistemas de detección de malware.

Explorando LPN denso-esparso y su potencial en la seguridad criptográfica.

Un modelo predice la vulnerabilidad a ataques cibernéticos basándose en factores sociales y económicos.