Informática - Criptografía y seguridad

ConFL detecta eficientemente vulnerabilidades en marcos de aprendizaje automático a través de métodos de prueba sistemáticos.

Estrategias para mejorar el rendimiento de dispositivos sin batería en medio de amenazas energéticas.

Una mirada a los ataques de inferencia de membresía y sus implicaciones para la privacidad de los datos.

Un nuevo sistema para asegurar flujos de trabajo más seguros en entornos en la nube.

Los ataques de caja negra revelan vulnerabilidades en modelos de deep learning interpretables.

Un análisis de cómo SPDM afecta el rendimiento de los dispositivos de computación.

Explorando responsabilidades compartidas y mejorando la seguridad para desarrolladores freelance.

Examinando cómo los usuarios perciben los riesgos de privacidad al compartir información sensible.

Explorando cómo los datos públicos pueden mejorar modelos de aprendizaje automático que preservan la privacidad.

SecureFalcon identifica efectivamente las vulnerabilidades de software con alta precisión y rapidez.

Un nuevo enfoque para asegurar la facturación en el comercio de energía entre pares.

La investigación revela que pueden surgir respuestas dañinas de preguntas seguras durante las interacciones con chatbots.

Descubre cómo Proof of Training combina IA y minería de criptomonedas para mejor rendimiento.

Las falsas alarmas afectan mucho el rendimiento de los analistas para identificar amenazas cibernéticas reales.

Un modelo para proteger la información personal del mal uso en las organizaciones.

Examinando cómo la privacidad diferencial impacta las redes neuronales de grafos en aplicaciones médicas.

Explora cómo el blockchain y la visión por computadora pueden transformar varias industrias.

Aprende cómo el clustering de privacidad diferencial protege los datos individuales mientras se analizan tendencias.

Este artículo examina los riesgos de seguridad de los sistemas de Monitoreo de Carga No Intrusivo.

Estrategias para mejorar el entrenamiento adversarial en aprendizaje automático con conjuntos de datos desbalanceados.

Un estudio sobre las percepciones de la tecnología de reconocimiento facial en Arabia Saudita en comparación con EE. UU.

Una nueva estrategia mejora la efectividad de los ataques backdoor a través de una selección de muestras más inteligente.

Una mirada a las firmas digitales y su seguridad a través de automorfismos booleanos.

Examinando los pros y contras del aprendizaje dividido en la privacidad de datos.

Las instituciones educativas enfrentan crecientes amenazas cibernéticas, poniendo en riesgo información sensible y su reputación.

Este documento explora métodos para mejorar la precisión en los mecanismos de Privacidad Diferencial Local.

Los CAPTCHAs son esenciales para distinguir entre humanos y Bots automáticos en línea.

Nueva prueba de autenticación mejora la seguridad en la emisión de certificados.

Técnicas innovadoras buscan mejorar la privacidad en el análisis de datos de IA.

La investigación muestra que reinicios aleatorios superan al boosting en modelos de detección de malware.

El marco ICAR mejora la ciberseguridad al conectar efectivamente las vulnerabilidades, amenazas y activos.

RYDE ofrece una solución de firma digital segura usando matemáticas avanzadas.

Una visión general de las matrices MDS y NMDS y su papel en la seguridad de los datos.

MIRA presenta un enfoque seguro para las firmas digitales usando matemáticas avanzadas.

Un sistema de votación electrónica seguro y privado usando blockchain.

Examinando cómo BadNets explotan filtros de spam a través de tácticas de puerta trasera.

Los cibercriminales explotan sistemas OT usando nuevas tácticas de extorsión como DM-PLC.

Examinando el equilibrio entre el intercambio de datos y la privacidad del paciente en la investigación biomédica.

Este artículo explora las amenazas del código malicioso en paquetes de terceros.

Los investigadores están explorando defensas contra ataques de backdoor dañinos en modelos de aprendizaje automático.