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Informática - Criptografía y seguridad
RSSExplorando estrategias para mejorar los modelos de aprendizaje automático contra ataques de datos dañinos.
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Los sistemas CAPTCHA enfrentan amenazas crecientes de servicios que los resuelven a medida que la tecnología avanza.
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Un nuevo enfoque para entender los ataques de puerta trasera en sistemas de aprendizaje automático.
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Métodos revolucionarios mejoran las defensas contra ataques de puerta trasera en redes neuronales profundas.
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Explorando cómo la computación cuántica puede transformar las finanzas y afectar la seguridad de blockchain.
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Nuevo marco mejora la confianza en los datos de IoT al autenticar dispositivos a través del rendimiento del hardware.
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Este artículo presenta un nuevo método para ordenar transacciones de manera justa y eficiente.
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Un resumen de los desafíos de privacidad y equidad en el aprendizaje federado.
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Investigando la sobre-recolección de privacidad en las sub-apps cada vez más populares de WeChat.
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Una mirada a la importancia de asegurar datos sensibles en el almacenamiento en la nube.
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Un nuevo marco integra técnicas de privacidad y robustez para un aprendizaje automático confiable.
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Aprende cómo los modelos de deep learning procesan imágenes encriptadas manteniendo la privacidad.
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Examinando la importancia y los errores comunes en el uso de APIs de seguridad en software.
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Un nuevo método protege la privacidad individual al compartir datos de movilidad durante crisis.
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Examinando el impacto de los datos sesgados en las tecnologías de detección de audio.
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Descubre cómo el aprendizaje automático mejora la defensa de redes contra amenazas en línea.
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Un estudio sobre cómo enlazar modelos ajustados a sus versiones base.
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Este artículo examina los problemas de privacidad en la IA incorporada a través de métodos de inversión de gradiente.
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Aprende cómo los puentes conectan diferentes métodos de cifrado para mantener la seguridad de los datos.
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Examinando el futuro de la encriptación con el auge de la tecnología cuántica.
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Una nueva plataforma de recolección de datos aborda los desafíos de aprendizaje automático en la seguridad de redes.
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Las instituciones financieras buscan formas seguras de compartir datos mientras protegen la privacidad.
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Un nuevo método para evadir la detección de malware representa graves riesgos de ciberseguridad.
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Un enfoque nuevo para las stablecoins que hace las transacciones más suaves entre blockchains.
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SlothSpeech revela vulnerabilidades en sistemas de reconocimiento de voz, haciéndolos mucho más lentos.
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Este artículo habla sobre técnicas para lograr precisión y privacidad en los modelos de aprendizaje automático.
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Las Etiquetas de Nutrición de Privacidad buscan hacer más fácil entender las prácticas de datos personales.
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Las apps móviles a menudo no son claras sobre la recopilación de datos, lo que afecta la confianza del usuario.
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Este artículo examina el escaneo del lado del cliente y sus implicaciones para la privacidad y la seguridad.
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RQM mejora la privacidad en el aprendizaje federado sin perder eficiencia del modelo.
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