Un nuevo método mejora la seguridad y la privacidad en la gestión de datos de IoT.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Un nuevo método mejora la seguridad y la privacidad en la gestión de datos de IoT.
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Un nuevo método mejora los NODEs contra ataques adversariales usando capas ortogonales y control de la constante de Lipschitz.
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Un nuevo método permite que canales cuánticos y clásicos coexistan de manera segura en fibra óptica.
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Examinando las vulnerabilidades y estrategias de defensa en sistemas de aprendizaje multitarea contra ataques adversariales.
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Explora cómo las curvas elípticas aseguran la información en criptografía.
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Técnicas efectivas para manejar transacciones de bases de datos sin problemas.
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Una mirada al impacto del aprendizaje federado en la privacidad y la equidad.
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Un nuevo método mejora los modelos de aprendizaje profundo contra ataques de imágenes ocultas.
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Examinando el impacto de la tecnología de voz en la privacidad personal.
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Una mirada a cómo mejorar el intercambio seguro de claves usando métodos de codificación no binaria.
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Explorando el potencial de los códigos Gabidulin para la comunicación segura en una era cuántica.
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Este artículo explora las implicaciones de privacidad de la regresión de procesos gaussianos en el aprendizaje automático.
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Los códigos cuánticos de dos bloques mejoran la corrección de errores en la computación cuántica, asegurando la integridad de los datos.
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Explorando cómo los polinomios de permutación afectan la criptografía y la teoría del código.
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Este artículo habla sobre el papel de los modelos de Equilibrio Profundo en el aprendizaje federado.
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Esta técnica mejora la generación de casos de prueba para aplicaciones de aprendizaje profundo.
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Descubre cómo el watermarking reversible protege a las redes neuronales profundas contra el mal uso.
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Examinando la efectividad y los desafíos de los conjuntos de datos inaprendibles en la protección de información privada.
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Este documento presenta un modelo formal para cálculos seguros en lenguaje C.
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Nuevos algoritmos mejoran los métodos de extracción de datos ocultos en contenido multimedia.
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Esta revisión analiza la resistencia del aprendizaje no supervisado a ataques adversariales.
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Explorando formas seguras de calcular en conjunto sin revelar información privada.
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Nuevos métodos mejoran la robustez del modelo contra ataques adversariales usando datos tabulares.
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Los QRNGs usan la mecánica cuántica para generar verdadera aleatoriedad, que es clave para una comunicación digital segura.
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Explorando la integración de TEEs y coprocesadores de seguridad para una mejor protección de datos.
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Un nuevo método para proteger modelos generativos contra el robo físico y funcional.
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FedSMOO mejora el aprendizaje federado al abordar problemas de diversidad de datos y comunicación.
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Un nuevo método certifica las predicciones de las redes neuronales bajo varios cambios en las imágenes.
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Nuevos métodos mejoran la eficiencia de la encriptación para aplicaciones de aprendizaje automático.
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Un nuevo método mejora las defensas de las redes neuronales contra ataques adversariales.
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Una mirada a la importancia de asegurar datos sensibles en el almacenamiento en la nube.
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Un nuevo marco integra técnicas de privacidad y robustez para un aprendizaje automático confiable.
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Este artículo examina los problemas de privacidad en la IA incorporada a través de métodos de inversión de gradiente.
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Las apps móviles a menudo no son claras sobre la recopilación de datos, lo que afecta la confianza del usuario.
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