FedGIG aborda los riesgos de privacidad en el entrenamiento de datos gráficos.
Tianzhe Xiao, Yichen Li, Yining Qi
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
FedGIG aborda los riesgos de privacidad en el entrenamiento de datos gráficos.
Tianzhe Xiao, Yichen Li, Yining Qi
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Descubre cómo el aprendizaje federado mejora la privacidad de los datos durante el entrenamiento de modelos de IA.
Kunal Bhatnagar, Sagana Chattanathan, Angela Dang
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Un nuevo método mejora la detección de fraudes usando los datos de manera eficiente.
Sheng Xiang, Mingzhi Zhu, Dawei Cheng
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Descubre cómo SimilarGPT mejora la seguridad de los contratos inteligentes al detectar vulnerabilidades de manera eficiente.
Jango Zhang
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Descubre cómo el entrenamiento adversarial mejora la detección de malware y mantiene los sistemas seguros.
Hamid Bostani, Jacopo Cortellazzi, Daniel Arp
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Los ataques de puerta trasera pueden debilitar los modelos de clasificación de texto, inyectando sesgo y distorsionando los resultados.
A. Dilara Yavuz, M. Emre Gursoy
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Combinando HMMs y CNNs para mejorar las estrategias de detección de malware.
Ritik Mehta, Olha Jureckova, Mark Stamp
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Una mirada a cómo los métodos de protección evitan el mal uso de los datos en la generación de imágenes.
Sen Peng, Jijia Yang, Mingyue Wang
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Nueva tecnología que usa Aprendizaje Automático Cuántico muestra potencial para combatir el fraude con tarjetas de crédito.
Mansour El Alami, Nouhaila Innan, Muhammad Shafique
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Aprende cómo las bibliotecas criptográficas protegen tus datos en línea y sus vulnerabilidades.
Rodothea Myrsini Tsoupidi, Elena Troubitsyna, Panos Papadimitratos
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Usando modelos de lenguaje IA para abordar vulnerabilidades en la cadena de suministro de software.
Vasileios Alevizos, George A Papakostas, Akebu Simasiku
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Aprende cómo los IoCs oportunos ayudan a las organizaciones a defenderse contra las amenazas cibernéticas.
Angel Kodituwakku, Clark Xu, Daniel Rogers
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Una mirada profunda a lo esencial del procesamiento y verificación de paquetes.
Shengyi Wang, Mengying Pan, Andrew W. Appel
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Un nuevo método mejora la defensa de la IA contra ataques adversariales complicados.
Longwei Wang, Navid Nayyem, Abdullah Rakin
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Nuevas herramientas y conjuntos de datos están mejorando la lucha contra las imágenes alteradas.
Jingchun Lian, Lingyu Liu, Yaxiong Wang
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El entrenamiento adversarial mejora la defensa de la IA contra ataques engañosos usando la medida SDI.
Olukorede Fakorede, Modeste Atsague, Jin Tian
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Los ataques adversariales ponen en jaque la seguridad de los modelos de lenguaje grandes, arriesgando la confianza y la precisión.
Atmane Ayoub Mansour Bahar, Ahmad Samer Wazan
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Un nuevo marco combina el aprendizaje federado y blockchain para mejorar la privacidad y la seguridad.
Ervin Moore, Ahmed Imteaj, Md Zarif Hossain
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Descubre cómo RVPT mejora la seguridad de la IA contra amenazas ocultas.
Zhifang Zhang, Shuo He, Bingquan Shen
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Aprende sobre los métodos de protección de datos y las amenazas en el mundo del aprendizaje automático.
Yihan Wang, Yiwei Lu, Xiao-Shan Gao
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Las estrategias proactivas que usan IA buscan fortalecer la seguridad en la nube contra las amenazas nuevas.
Yuyang Zhou, Guang Cheng, Kang Du
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Nuevas estrategias en el aprendizaje automático mejoran las defensas contra ataques de canal lateral.
Tun-Chieh Lou, Chung-Che Wang, Jyh-Shing Roger Jang
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Descubre los trucos detrás de los ataques adversariales en modelos de IA.
Mohamed Djilani, Salah Ghamizi, Maxime Cordy
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Surgen métodos innovadores para combatir el auge de los deepfakes realistas.
Yi Zhang, Weize Gao, Changtao Miao
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