Informática - Criptografía y seguridad

Explora métodos para mantener datos financieros precisos y confiables.

Presentamos PAD-FT, un método ligero para combatir ataques de backdoor sin necesidad de datos limpios.

Las estructuras de datos obliviosas protegen la información sensible al ocultar los patrones de acceso.

Un nuevo enfoque de auto-ensamble mejora la resistencia del modelo a cambios adversariales.

Este estudio se centra en proteger a los quadrotors de ciberataques.

Un nuevo método mejora el análisis de logs y la detección de anomalías sin datos etiquetados.

Cómo los NFTs están transformando el mundo del arte para creadores y coleccionistas.

Un método que usa VAEs mejora la detección de anomalías en Sistemas de Detección de Intrusos.

Un nuevo marco mejora la seguridad de los dispositivos IoT usando métodos avanzados.

Un nuevo método combina el Aprendizaje Federado y el Entrenamiento Adversarial para la detección de amenazas internas.

Una nueva plataforma impulsada por IA busca mejorar la seguridad en el cuidado de la salud.

Este artículo habla sobre métodos de datos enfocados en la privacidad utilizando aprendizaje federado y hashing de transferencia profunda.

Las empresas enfrentan amenazas ocultas de privacidad en el aprendizaje federado debido a cambios en la distribución de datos.

Examinando ataques eficientes en la Clasificación Automática de Modulación usando la Proporción Áurea.

Los contratos proxy en Ethereum ofrecen ventajas, pero también tienen preocupaciones de seguridad importantes.

Este artículo examina un enfoque nuevo para la encriptación de clave pública segura.

Combinar el aprendizaje federado y la tecnología cuántica promete un manejo de datos más seguro en la IA.

Las herramientas de IA están cambiando la forma en que los desarrolladores trabajan y mejorando el proceso de desarrollo de software.

Un nuevo enfoque para clasificar malware de manera eficiente usando menos muestras etiquetadas.

Una mirada a las preocupaciones de privacidad en sistemas de aprendizaje centralizados y descentralizados.

Examinando los desafíos de privacidad asociados con el Aprendizaje Federado y los ataques de inversión de gradiente.

MEGA-PT mejora la efectividad y adaptabilidad de las pruebas de penetración para una mejor ciberseguridad.

Este enfoque mejora la eficiencia en el entrenamiento de modelos a partir de grandes datos de gráficos, mientras protege la privacidad.

La investigación revela métodos de mezcla más rápidos en circuitos reversibles aleatorios para mejorar la criptografía.

Un estudio revela el aumento de la actividad del cibercrimen en los canales de Telegram.

Combinar blockchain e IPFS ofrece una solución segura y eficiente para el control de versiones.

RPKI refuerza el enrutamiento de Internet al verificar la autenticidad de los datos.

Este trabajo presenta nuevos métodos para detectar malware usando visualización y aprendizaje automático.

Un nuevo método para proteger los derechos individuales del mal uso de imágenes en animaciones.

Examinando vulnerabilidades del firmware y las herramientas para mejorar la seguridad.

Explorando el papel de la Comunicación Semántica y la seguridad en las redes de nueva generación.

Este artículo examina el papel del fingerprinting de navegadores en la publicidad en línea y sus preocupaciones de privacidad.

Una mirada a los problemas de privacidad de datos en Android Automotive OS.

Un nuevo allocador de memoria mejora la seguridad contra ataques de Rowhammer sin sacrificar el rendimiento.

Abordando los riesgos de seguridad en la IA generativa a través de equipos rojos y azules.

Un nuevo enfoque para asegurar la transmisión de mensajes cortos usando técnicas de aprendizaje profundo.

Un método simple para detectar cámaras ocultas usando dispositivos asequibles.

Evaluando la efectividad de los LLMs para el análisis de amenazas.

PrivaMatch asegura la privacidad mientras empareja ADN en investigaciones criminales.

Nuevos métodos mejoran la seguridad de los actuadores en sistemas ciberfísicos para prevenir ataques.