Últimos artículos para Seguridad de Datos

Los QRNGs usan la mecánica cuántica para generar verdadera aleatoriedad, que es clave para una comunicación digital segura.

Explorando la integración de TEEs y coprocesadores de seguridad para una mejor protección de datos.

Aprende métodos para proteger la información personal (PII) al usar Modelos de Lenguaje Grandes.

Un nuevo método para proteger modelos generativos contra el robo físico y funcional.

FedSMOO mejora el aprendizaje federado al abordar problemas de diversidad de datos y comunicación.

Una mirada a métodos para asegurar y sacar provecho de los prompts de IA.

Un nuevo método certifica las predicciones de las redes neuronales bajo varios cambios en las imágenes.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de la encriptación para aplicaciones de aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora las defensas de las redes neuronales contra ataques adversariales.

Explorando estrategias para mejorar los modelos de aprendizaje automático contra ataques de datos dañinos.

Nuevo marco mejora la confianza en los datos de IoT al autenticar dispositivos a través del rendimiento del hardware.

Una mirada a la importancia de asegurar datos sensibles en el almacenamiento en la nube.

Un nuevo marco integra técnicas de privacidad y robustez para un aprendizaje automático confiable.

Este artículo examina los problemas de privacidad en la IA incorporada a través de métodos de inversión de gradiente.

Las apps móviles a menudo no son claras sobre la recopilación de datos, lo que afecta la confianza del usuario.

Este artículo examina el escaneo del lado del cliente y sus implicaciones para la privacidad y la seguridad.

Las técnicas de aprendizaje automático están transformando los enfoques criptográficos de Learning With Errors.

Aprende cómo DAT ayuda en la gestión eficiente de datos.

Explora cómo los generadores cuánticos de pseudorandomness mejoran la seguridad en la computación y la criptografía.

Las matrices NMDS equilibran la seguridad y la eficiencia, que son esenciales para sistemas criptográficos livianos.

Nuevos métodos para evaluar riesgos de privacidad en redes sociales, considerando conexiones distantes.

Una nueva perspectiva sobre la anonimización de voces y el papel crucial de los vocoders.

Examinando cómo la aleatoriedad impacta las vulnerabilidades del aprendizaje automático y la necesidad de mejores estándares.

Examinando el equilibrio entre la privacidad y la equidad en los modelos de aprendizaje federado.

Explorando avances en la encriptación buscable y la encriptación homomórfica para la privacidad de los datos.

Un nuevo método de detección para muestras adversariales sin necesidad de los datos de entrenamiento originales.

Este documento trata sobre los desafíos de las reseñas falsas en los sistemas de recomendación.

Procesa datos sensibles de series temporales en la nube de forma segura y eficiente.

BLEND combina almacenamiento seguro y comunicación para una gestión eficiente de datos en IoT.

RowPress presenta nuevos riesgos para la seguridad de los datos en los sistemas DRAM modernos.

Combinar el aprendizaje federado y blockchain mejora la privacidad de los datos en modelos colaborativos.

Aprende sobre cómo asegurar la comunicación por línea eléctrica contra las escuchas.

Este artículo habla sobre métodos para proteger la privacidad en el aprendizaje automático modificando datos de texto.

Explorando la importancia de XAI para mejorar la eficiencia de la red O-RAN.

Un nuevo marco combina el aprendizaje federado y blockchain para mejorar la protección de datos.

Una herramienta para chequear la seguridad de la información personal en modelos de lenguaje grandes.

Examina los riesgos y defensas contra ataques de canal lateral de potencia en FPGAs en la nube.

Un estudio descubre debilidades críticas en los autoencoders generativos en relación a ataques adversariales.

CloudSec simplifica la gestión de políticas de seguridad para servicios en la nube.

Este artículo presenta un método para usar GANs con datos protegidos por privacidad.