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La investigación desarrolla métodos para verificar la integridad de los datos a través de pruebas de acuerdo.

Aprende cómo nuevas técnicas mejoran la verificación y el descubrimiento de restricciones de negación.

Un estudio sobre la asignación de recursos contra ataques sigilosos en sistemas interconectados.

Examinando los efectos de la duplicación de código entre conjuntos de datos en las métricas de rendimiento del modelo.

Aprende métodos para probar si los datos faltantes son aleatorios usando matrices de covarianza.

TransTroj mejora los ataques de puerta trasera, aumentando su efectividad y resistencia a la detección.

Aprende cómo la atestación remota asegura la confianza en el sistema y previene la manipulación de evidencias.

Este estudio evalúa métodos tradicionales y basados en árboles para manejar datos faltantes.

El envenenamiento de datos amenaza la integridad de los sistemas de aprendizaje en contexto, revelando vulnerabilidades ocultas.

La contaminación de datos en los modelos de lenguaje genera serios problemas de confianza para las evaluaciones.

Investigando riesgos de seguridad y métodos de detección para modelos de difusión.

Examinando los riesgos de contaminación de datos en modelos de lenguaje de código cerrado.

Explorando métodos mejorados para la corrección de errores en la computación cuántica.

Las puertas traseras arquitectónicas representan serios riesgos de seguridad en las redes neuronales, a menudo permaneciendo sin ser detectadas.

Una mirada a cómo la resiliencia de la base de datos afecta la gestión de datos y el procesamiento de consultas.

Este artículo repasa problemas con la marca de agua en IA y sugiere mejoras para la seguridad.

Un nuevo enfoque reduce los riesgos de RowHammer en DRAM a bajo costo.

Este artículo habla sobre la perturbación de lectura en DRAM y presenta una nueva solución.

Un nuevo método mejora la limpieza de datos mientras mantiene la equidad en los modelos de aprendizaje automático.

ImgTrojan manipula VLMs usando datos de entrenamiento engañosos.

Nuevos métodos mejoran la marca de agua en los modelos de lenguaje grandes sin afectar la calidad del texto.

Descubre los últimos avances en corrección de errores para las tecnologías de memoria modernas.

Un enfoque novedoso para encontrar muestras de backdoor sin necesitar datos limpios.

Mejorar la transparencia es clave para una investigación científica creíble y hallazgos confiables.

FastFlip ayuda a los desarrolladores a encontrar y analizar errores de software rápidamente.

Un nuevo método para proteger los modelos de aprendizaje automático de ataques de datos maliciosos.

Un marco que combina la huella digital de dispositivos y el marcaje de agua para imágenes médicas seguras.

Este artículo presenta una prueba de manipulación para entender los efectos del tratamiento en entornos complejos.

Un nuevo método para confirmar la integridad de SQL basado en reglas OCL.

La investigación destaca las vulnerabilidades de los sistemas MNMT ante ataques de puerta trasera.

Explorando el papel del código Bacon-Shor en la mejora de la corrección de errores cuánticos.

Una herramienta simplifica la evolución del esquema de la base de datos mientras asegura la integridad.

Una nueva herramienta busca identificar estudios problemáticos en la investigación de salud.

Presentando un marco para pruebas estadísticas resistentes contra valores atípicos y herramientas débiles en la investigación.

Métodos para manejar outliers eficazmente en el análisis de datos.

DeepJSCC mejora la calidad de imagen en redes de relé, integrando la transmisión con aprendizaje profundo.

Descubre una forma más efectiva de manejar datos faltantes en la investigación.

La autenticación cuántica ofrece un método seguro para la verificación de datos usando la mecánica cuántica.

Aprende sobre códigos localmente corregibles y su impacto en la corrección de errores.

Este estudio desarrolla algoritmos para mejorar la resistencia de los sistemas distribuidos a dispositivos defectuosos.