Informatique - Cryptographie et sécurité

Découvrir des méthodes pour distinguer les vraies images des synthétiques, c'est super important.

Les inquiétudes grandissent concernant les attaques par porte dérobée dans les modèles de langage, affectant la sécurité et la fiabilité.

Cet article examine les vulnérabilités des modèles d'IA liées aux événements futurs.

Examiner l'efficacité de la confidentialité différentielle pour protéger les identités individuelles dans les données du SOEP.

Un nouveau modèle améliore la détection en temps réel des cyberattaques sur les réseaux blockchain.

Un aperçu de comment l'explicabilité influence les décisions en ML dans la cybersécurité.

NFARD propose des méthodes innovantes pour protéger les droits d'auteur des modèles d'apprentissage profond.

S'attaquer aux menaces cybernétiques pour les stations de recharge des véhicules électriques.

Créer des systèmes qui favorisent l'honnêteté entre les utilisateurs dans différentes interactions numériques.

Une nouvelle approche pour sécuriser l'accès à plusieurs utilisateurs sur des appareils IoT.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité des réseaux de neurones en utilisant le calcul stochastique.

Cette étude examine les méthodes de filigrane pour les textes générés par machine et leur efficacité contre les attaques de suppression.

Explorer l'impact de la blockchain sur l'infrastructure de clé publique.

Examine les défis de sécurité avec les logiciels open-source, surtout dans le langage de programmation Go.

Examinez les différentes attaques de jailbreak sur les modèles de langage et leurs défenses.

Explorer les menaces pour les systèmes DRL dans la gestion énergétique cyber-physique.

Un aperçu du système de fichiers MiniFS et de ses préoccupations en matière de sécurité.

Une méthode pour sécuriser les images grâce à des techniques de cryptage avancées.

Apprends à sécuriser les données CSV avec des signatures numériques.

Explorer l'importance de la sécurité et des retours utilisateurs dans les applis de paiement.

AFPNet propose une détection améliorée des vulnérabilités dans les contrats intelligents grâce à des techniques d'apprentissage profond.

Un aperçu des méthodes d'analyse WebAssembly pour une exécution sécurisée.

Cette étude se concentre sur la suppression des trojans nuisibles dans les grands modèles de langage en utilisant des techniques de filtrage.

Une nouvelle approche pour améliorer la sécurité dans les protocoles de finance décentralisée.

Les portes dérobées dans les modèles d'IA représentent des menaces sérieuses pour la finance et la santé.

Découvre le rôle de l'isogénie dans les méthodes cryptographiques modernes utilisant des courbes elliptiques.

Une nouvelle approche pour améliorer la détection d'intrusions en utilisant le machine learning.

Explorer les défis et les avancées pour protéger les données sensibles tout en gardant leur utilité.

Un nouveau cadre améliore la sécurité et l'efficacité dans l'apprentissage automatique distribué.

BoostCom accélère les tâches de comparaison en FHE, rendant l'efficacité pour les données chiffrées mieux.

Les techniques basées sur les données doivent protéger la vie privée tout en identifiant les meilleures options.

Le défi de combiner la confidentialité différentielle avec des algorithmes sublinéaires dans l'analyse de données.

Un nouveau cadre améliore les interactions avec les gestionnaires de mots de passe pour un accès en ligne plus sûr.

Un aperçu de l'apprentissage fédéré combinant la confidentialité différentielle et la blockchain pour la sécurité des données.

Un nouveau cadre contrôle l'apprentissage en contexte pour éviter les abus dans les modèles d'IA.

Cette étude montre comment les attaques non hostiles affectent les algorithmes d'embedding de graphes de connaissances.

Un nouveau cadre évalue les méthodes pour anonymiser les données biométriques afin d'améliorer la vie privée.

Examiner l'impact de l'apprentissage profond sur les techniques de filigrane et les défis de sécurité.

De nouvelles méthodes visent à sécuriser les modèles d'apprentissage automatique contre les menaces de porte dérobée.

Une nouvelle méthode pour une déduplication de données efficace dans l'apprentissage fédéré.