Un enfoque nuevo expone vulnerabilidades en modelos de aprendizaje profundo, levantando preocupaciones sobre la privacidad.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Un enfoque nuevo expone vulnerabilidades en modelos de aprendizaje profundo, levantando preocupaciones sobre la privacidad.
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Un estudio revela cómo los patrones de datos 5G pueden exponer la actividad de los usuarios.
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Combinar redes neuronales con criptografía mejora los métodos de comunicación segura.
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Descubre el papel de la autenticación cuántica en mejorar la seguridad digital.
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Método innovador mejora la seguridad de IoT usando ruido artificial y técnicas de división de tasas.
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Explorando nuevas formas de mejorar la seguridad de la DRAM contra las amenazas de Rowhammer.
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Descubre cómo los códigos cuánticos protegen la información en la computación cuántica.
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Un estudio revela riesgos de seguridad por envenenamiento de datos en modelos de lenguaje grandes.
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Un nuevo marco mejora la seguridad de los datos para aplicaciones de IA.
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Mejorando los métodos de detección de malware adaptándose a las amenazas en evolución.
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Un nuevo marco busca identificar inconsistencias en los protocolos de redes celulares.
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Examinando cómo las transformaciones del compilador impactan la seguridad del programa y la no interferencia.
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MINT ofrece una forma económica de abordar el problema de Rowhammer en la DRAM.
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Nuevas estrategias buscan proteger el DRAM de vulnerabilidades de memoria.
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Explorando ataques de canal lateral en redes neuronales usando OpenVINO y sus implicaciones.
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Nuevo método refuerza la privacidad para imágenes y textos compartidos.
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Examinando los riesgos de privacidad en las explicaciones de modelos y estrategias para mejorar la seguridad.
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Un nuevo marco busca reforzar la seguridad de los dispositivos IoT contra amenazas de canal lateral.
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Examinando técnicas para proteger la privacidad mientras se analizan conversaciones grabadas.
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Examinando los ataques del mundo real a los sistemas criptográficos basados en Learning with Errors.
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Evaluando los riesgos de ciberseguridad que presentan los modelos de lenguaje grande.
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Este artículo habla de cómo el SDN mejora la seguridad del IoT frente a amenazas crecientes.
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Un estudio revela posibles filtraciones de información personal de identidad por parte de VLMs.
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Explorando el papel de los Transformers y LLMs en mejorar la seguridad de la red.
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Una visión general de Local-Data-Hiding y sus implicaciones para el intercambio seguro de información.
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Un estudio revela vulnerabilidades en el bloqueo lógico que afectan la seguridad de los datos.
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Un nuevo marco mejora la eficiencia del aprendizaje federado mientras protege la privacidad de los datos.
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PointNCBW ofrece una forma confiable de verificar la propiedad de conjuntos de datos de nubes de puntos.
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El nuevo método Hound mejora la protección contra ataques de canal lateral.
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Un nuevo motor de ejecución simbólica mejora el análisis de binarios Wasm para una mejor seguridad.
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Un nuevo modelo busca predecir violaciones de datos no reportadas usando técnicas bayesianas.
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