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FernUniversität trabaja en una infraestructura de LLM abierta para apoyar la educación.

Un nuevo algoritmo mejora el intercambio de datos entre vehículos mientras garantiza la privacidad.

Examinando la seguridad de SHA-256 y las técnicas recientes de búsqueda de colisiones.

N nuevos métodos híbridos mejoran la eficiencia en la factorización de enteros para criptografía.

Un enfoque novedoso para garantizar la privacidad manteniendo la utilidad del texto en modelos de PLN.

La comunicación cuántica ofrece transmisión de datos segura usando principios de mecánica cuántica.

Un marco para la verificación formal de algoritmos oblivious para proteger datos sensibles.

Un método para comprimir imágenes mientras se garantiza su seguridad durante la transmisión.

Un nuevo sistema mejora el procesamiento de datos mientras asegura la privacidad del usuario y el uso eficiente de recursos.

Los investigadores estudian métodos para proteger información sensible en modelos de clasificación de texto.

Explorando ataques backdoor y métodos de reducción de grafos en GNNs.

Una mirada a cómo la mecánica cuántica mejora el intercambio seguro de información.

Este artículo habla sobre un nuevo método para proteger datos confidenciales en aplicaciones de mensajería.

Una visión general de los riesgos de privacidad y estrategias para un uso responsable de la IA.

Examinando ataques de inferencia de membresía en modelos de pronóstico de series temporales en el sector salud.

Una mirada a los métodos de comunicación segura para UAVs en medio de amenazas crecientes.

Explorando cómo la blockchain puede mejorar la confianza y la eficiencia en los ensayos clínicos.

Este estudio examina los métodos de marca de agua para texto generado por máquinas y su efectividad contra ataques de eliminación.

Usando drones para comunicación segura durante emergencias.

Un marco para usar modelos de lenguaje directamente en smartphones para servicios seguros y personalizados.

Examinando las vulnerabilidades en modelos de lenguaje clínico y su impacto en la seguridad del paciente.

Aprende a asegurar datos CSV con firmas digitales.

Explorando la importancia de la seguridad y la retroalimentación de los usuarios en las aplicaciones de pago electrónico.

Examinando las vulnerabilidades de los modelos ligeros frente a ataques adversariales.

Nuevas ideas sobre clasificadores robustos mejoran su capacidad para resistir ataques.

Un nuevo marco mejora la seguridad y la eficiencia en el aprendizaje automático distribuido.

BoostCom acelera las tareas de comparación en FHE, mejorando la eficiencia para datos encriptados.

Este nuevo método mejora la seguridad de la comunicación mediante antenas ajustables en redes inalámbricas.

Una mirada al aprendizaje federado combinando la privacidad diferencial y blockchain para la seguridad de datos.

Un nuevo marco controla el aprendizaje en contexto para prevenir el mal uso en modelos de IA.

Este estudio revela cómo los ataques no adversariales impactan los algoritmos de incrustación de grafos de conocimiento.

Un diseño práctico para asegurar aplicaciones LLM basado en roles de usuario.

Un diseño de TEE unificado mejora la colaboración entre CPU y NPU para una computación segura.

Presentamos HO-FMN para una mejor evaluación de la robustez de los modelos de aprendizaje automático contra ataques adversariales.

Explorando los beneficios y desarrollos en sistemas de comunicación cuántica usando entrelazamiento.

Este artículo habla sobre la importancia de los algoritmos de hashing en la tecnología blockchain.

Examinando la vulnerabilidad de las redes neuronales a pequeños cambios en la entrada.

La investigación revela nuevos algoritmos que mejoran la seguridad del cifrado RSA a través de mejores técnicas de factorización.

Un nuevo método busca asegurar el aprendizaje semi-supervisado contra amenazas de puerta trasera.

Nuevo método mejora los ataques adversariales en modelos 3D usando técnicas de difusión.