Informatique - Cryptographie et sécurité

Apprends comment les tests de pénétration peuvent protéger les organisations des menaces internes.

L'apprentissage automatique propose de nouvelles méthodes pour détecter les menaces de cybersécurité plus rapidement et avec plus de précision.

Une nouvelle approche de la monnaie quantique en utilisant la technologie cloud pour un usage pratique.

Cet article explore les défis de sécurité et les méthodes de test pour les réseaux 5G.

Apprends comment les mesures de sécurité protègent les infrastructures critiques contre les cyberattaques de plus en plus fréquentes.

Une étude comparant des modèles de machine learning pour évaluer les vulnérabilités dans le code C/C++.

LightPHE rend plus facile la protection des données sensibles grâce au chiffrement homomorphe.

Un nouveau système booste la vitesse de l'inférence ML tout en préservant la confidentialité des données.

Cet article passe en revue les faiblesses des modèles multimodaux face à différents types d'attaques.

Un aperçu de l'approche du modèle de shuffle pour protéger la vie privée des données utilisateurs.

Explorer l'impact des biais sur les investissements en cybersécurité et les stratégies des défenseurs.

Explorer des méthodes automatisées pour identifier les vulnérabilités logicielles et leur fiabilité.

Utiliser la blockchain pour améliorer la transparence et réduire la fraude dans les demandes d'indemnisation en santé.

Explorer comment la blockchain peut améliorer la sécurité des grands modèles de langage.

Explorer les menaces des attaques adversariales en imagerie médicale.

Le cadre MAARS renforce la sécurité des tâches sensibles au temps dans les systèmes cyber-physiques.

Une méthode innovante ajoute des messages cachés pour garantir l'authenticité des images.

De nouvelles méthodes améliorent la confidentialité et la communication dans l'apprentissage fédéré.

Les attaques sur Active Directory représentent de sérieux risques. Apprends comment détecter et réagir.

Un nouvel outil améliore la détection des menaces persistantes avancées en cybersécurité.

MALT améliore l'efficacité et le succès des attaques adversariales dans les modèles de classification d'images.

Une revue des méthodes d'apprentissage automatique pour détecter les vulnérabilités dans les contrats intelligents Ethereum.

Un cadre renforce la sécurité des véhicules connectés tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.

Des méthodes innovantes améliorent l'identification des sites web grâce à l'analyse du trafic réseau.

Defogger propose de nouvelles stratégies pour explorer des données sensibles tout en assurant la vie privée.

Cet article parle des méthodes d'apprentissage fédéré et de leur impact sur la vie privée et l'utilité des modèles.

Examiner les CP-NIZKs collaboratifs pour améliorer la vie privée et l'efficacité des preuves.

Cette étude examine l'efficacité des attaques par backdoor physique en clean-label dans les réseaux de neurones profonds.

Cet article examine comment les attaques de engagement menacent les récompenses des validateurs d'Ethereum.

Un aperçu du Proof-of-Stake et de son impact sur le consensus blockchain.

Une nouvelle méthode pour générer des clés sécurisées entre les appareils dans les réseaux sans fil.

Une nouvelle méthode assure un appariement sécurisé des noms tout en protégeant les données sensibles.

LocPIR améliore la vie privée dans les services basés sur la localisation grâce à un chiffrement avancé.

BackdoorBench propose une approche unifiée pour évaluer les méthodes d'apprentissage par backdoor dans les réseaux de neurones profonds.

Une méthode pour localiser et comprendre les faiblesses des modèles de langage pour une meilleure fiabilité.

Ce cadre améliore l'accès et l'efficacité des modèles d'IA en utilisant le sharding hybride.

Une nouvelle approche met en avant des tokens surprenants pour évaluer les données de formation des modèles de langage.

Cet article parle d'une méthode pour introduire des portes dérobées dans les réseaux de neurones pendant l'entraînement.

Une nouvelle méthode s'attaque aux défis de la vie privée pour estimer les U-statistiques avec précision.

Les réseaux de canaux de paiement promettent des transactions en cryptomonnaie plus rapides, moins chères et plus privées.