Informática - Criptografía y seguridad

La desinformación se esparce rápido en línea, afectando la confianza y las decisiones informadas.

Emergen nuevos métodos para proteger el reconocimiento de voz de ataques adversarios.

El robo de IP de hardware representa riesgos para la industria de semiconductores y la cadena de suministro global.

Un nuevo método para proteger modelos generativos contra el robo físico y funcional.

La API de Temas de Google busca mejorar la privacidad del usuario en la publicidad.

Mejorando herramientas de IA para generar código a partir de descripciones en lenguaje natural.

Un nuevo enfoque para mejorar el procesamiento de contratos inteligentes en sistemas blockchain.

Examinando cómo el aprendizaje automático enfrenta los desafíos en la informática forense.

Mejorando la granularidad de los datos urbanos mientras se protege la privacidad individual.

Un nuevo método usando ChatGPT para identificar sitios web de phishing.

Examinando cómo los CSIRTs nacionales usan información pública y herramientas gratuitas para responder a incidentes.

Examinando los problemas de privacidad en las tecnologías FemTech para la salud de las mujeres.

Presentando un algoritmo para cálculos privados de la ruta más corta en gráficos de baja anchura de árbol.

JABBERWOCK usa WebAssembly para mejorar la detección de sitios web maliciosos de manera efectiva.

Un estudio revela un método para crear ejemplos adversariales sin perder su significado.

Un estudio sobre la semántica de las contraseñas para mejorar las medidas de seguridad en línea.

TrojLLM crea prompts ocultos para manipular las salidas de modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo enfoque combina pruebas de fuzz con IA para una mejor validación de software.

Un nuevo método certifica las predicciones de las redes neuronales bajo varios cambios en las imágenes.

Aprende cómo los mapas one-hot mejoran la privacidad de los datos en IA y ML.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de la encriptación para aplicaciones de aprendizaje automático.

Explorando métodos para contar artículos únicos mientras se protege la privacidad de cada uno.

Nuevos métodos amenazan la seguridad criptográfica a través de ataques de canal lateral usando aprendizaje automático.

El seguro cibernético enfrenta dilemas de compartición de datos en un panorama de riesgos complejo.

Las super apps integran múltiples servicios, ofreciendo comodidad mientras navegan por desafíos de seguridad.

Ind-KNN mejora las predicciones privadas mientras protege la privacidad individual en aplicaciones basadas en datos.

Una mirada a los peligros potenciales de la IA y cómo manejarlos.

Analizando los riesgos de la intoxicación de datos en sistemas MARL.

Examinando la necesidad de requisitos de colateral más bajos en préstamos de blockchain.

Una mirada a cómo la factorización de matrices en bandas protege la privacidad en el aprendizaje automático.

Examinando riesgos y soluciones para proteger los datos de los usuarios en mini-programas.

Este estudio presenta una nueva forma de clasificar diferentes tipos de cifrados usando aprendizaje automático.

Un nuevo marco para mejorar el comercio de energía y la seguridad en las redes inteligentes.

Una mirada a las vulnerabilidades del aprendizaje federado y la amenaza de ataques de puerta trasera.

Presentamos un método para borrar puertas traseras sin necesidad de datos limpios.

Un nuevo método mejora las defensas de las redes neuronales contra ataques adversariales.

Los ejemplos adversariales pueden confundir los sistemas de detección de objetos, revelando fallos de seguridad.

Esta investigación presenta un método para identificar gráficos reales versus generados.

Un método para proteger imágenes originales de usos no autorizados mientras se permite la creatividad.

Explorando cómo los SMS pueden revelar las ubicaciones de los usuarios a través de los informes de entrega.