Informatique - Cryptographie et sécurité

Enquête sur la sur-collecte de données personnelles dans les sous-apps de plus en plus populaires de WeChat.

Un aperçu de l'importance de sécuriser les données sensibles dans le stockage en nuage.

Un nouveau cadre intègre des techniques de confidentialité et de robustesse pour un apprentissage machine fiable.

Apprends comment les modèles de deep learning traitent les images chiffrées tout en gardant la vie privée.

Examen de l'importance et des mauvaises utilisations fréquentes des API de sécurité dans les logiciels.

Une nouvelle méthode protège la vie privée des individus lors du partage de données de mobilité pendant les crises.

Examiner l'impact des données biaisées dans les technologies de détection audio.

Découvre comment l'apprentissage automatique renforce la défense réseau contre les menaces en ligne.

Une étude sur le lien entre les modèles ajustés et leurs versions de base.

Cet article examine les problèmes de vie privée dans l'IA incarnée grâce aux méthodes d'inversion de gradient.

Apprends comment les ponts relient différentes méthodes de chiffrement pour garder les données en sécurité.

Examiner l'avenir du chiffrement avec l'essor de la technologie quantique.

Une nouvelle plateforme de collecte de données s'attaque aux défis de l'apprentissage automatique en sécurité réseau.

Les institutions financières cherchent des moyens sûrs de partager des infos tout en protégeant la vie privée.

Une nouvelle méthode pour éviter la détection des malwares représente des risques sérieux pour la cybersécurité.

Une nouvelle approche des stablecoins pour des transactions plus fluides entre les blockchains.

Une approche pratique pour permettre une communication fluide entre différentes plateformes blockchain.

Découvrez comment l'apprentissage en périphérie améliore la sécurité et les performances de l'IoT dans les réseaux avancés.

Une étude sur la détection des attaques par homoglyphes pour protéger les utilisateurs en ligne.

SlothSpeech dévoile des failles dans les systèmes de reconnaissance vocale, les ralentissant considérablement.

Utiliser à la fois des données privées et publiques renforce l'apprentissage automatique tout en garantissant la confidentialité.

Examen du potentiel du minage quantique pour réduire la consommation d'énergie dans les cryptomonnaies.

Cet article parle des techniques pour atteindre précision et confidentialité dans les modèles d'apprentissage automatique.

Découvre comment le hashing cuckoo améliore le stockage de données et la vie privée dans les applications cryptographiques.

Apprends comment protéger les serveurs IoT contre les attaques par inondation UDP.

De nouvelles techniques améliorent la vitesse et l'efficacité des calculs chiffrés avec les GPU.

Les Étiquettes de Nutrition de la Vie Privée visent à simplifier la compréhension des pratiques de données personnelles.

Découvrez comment le DNS chiffré améliore la vie privée des utilisateurs et la performance du web.

Les applis mobiles manquent souvent de clarté sur la collecte de données, ce qui impacte la confiance des utilisateurs.

Cet article examine le scan côté client et ses implications pour la vie privée et la sécurité.

RQM améliore la vie privée dans l'apprentissage fédéré tout en maintenant l'efficacité du modèle.

Les techniques d'apprentissage automatique transforment les approches cryptographiques du Learning With Errors.

Cette étude passe en revue les politiques de confidentialité aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Inde.

Ethereum doit s'adapter pour répondre à de nouvelles demandes et améliorer la vitesse des transactions.

FDINet propose une nouvelle défense contre les attaques d'extraction de modèle dans les services basés sur le cloud.

Nouveaux protocoles améliorent la vie privée et l'intégrité des modèles dans l'apprentissage fédéré.

Les fonctions de hachage sont super importantes pour la sécurité, mais les collisions posent pas mal de problèmes.

Un nouvel exercice aide les entreprises à gérer efficacement les incidents de cybersécurité.

La détection d'intrusions auto-supervisée offre des améliorations de sécurité en temps réel pour les systèmes IoT.

Les avancées technologiques permettent de créer des visages humains faux super réalistes.