Informatique - Cryptographie et sécurité

Un aperçu des anneaux d'endomorphismes et de leur rôle dans les courbes elliptiques et la cryptographie.

Explore les risques de confidentialité et les défenses liés aux données synthétiques créées par des GAN.

Explore comment les Liquid Staking Tokens offrent de la flexibilité dans le staking et la finance décentralisée.

Des découvertes récentes révèlent des failles dans la charge sans fil qui peuvent endommager les appareils.

Un cadre pour entraîner des modèles de machine learning tout en protégeant la vie privée.

Explorer comment des données inoffensives peuvent, sans le vouloir, produire des résultats nuisibles dans les modèles de langage.

Comprendre l'impact des attaques adversariales sur les modèles de machine learning.

Un coup d'œil sur les problèmes de performance dans Hyperledger Fabric et Quorum.

Des recherches montrent des risques de sécurité importants dans les modèles de chat à cause des attaques par porte dérobée.

Explorer l'impact des données publiques sur la vie privée différentielle en apprentissage automatique.

L'alginate représente une menace sérieuse pour la sécurité des empreintes digitales sur les appareils intelligents.

Bi-LORA améliore la détection des images générées par l'IA en utilisant des modèles vision-langage.

L'attaque crescendo utilise des conversations amicales pour manipuler les modèles d'IA et les amener à produire des résultats nuisibles.

Cet article explore comment les utilisateurs perçoivent les sites de phishing adversarial et des moyens d'améliorer la détection.

Un nouveau système améliore la vérification des endroits pour les rapports des citoyens pendant les crises.

Examiner les implications de sécurité du code généré par l'IA en utilisant des API de sécurité.

Explore comment protéger la vie privée des données au milieu de la montée de la technologie IA.

Les données synthétiques permettent aux entreprises de partager des infos tout en protégeant les données sensibles.

Un cadre utilisant des agents permet aux utilisateurs de gérer les préférences de sécurité et de confidentialité de l'IoT.

Examiner comment l'oubli machine peut exposer des données sensibles.

Une nouvelle méthode améliore les performances de la FHE tout en maintenant la précision dans l'analyse des données.

Une nouvelle méthode améliore la vie privée et la performance dans l'apprentissage fédéré.

Un outil automatisé vérifie les contrats intelligents pour s'assurer qu'ils respectent les normes ERC, ce qui améliore la sécurité.

Cet article parle de l'importance du sandboxing pour protéger les petits satellites.

Une nouvelle approche pour protéger la vie privée des images dans la tech tout en gardant la performance des modèles.

Examen des protocoles d'apprentissage fédéré pour améliorer la vie privée tout en augmentant la précision du modèle.

Une approche révolutionnaire pour exploiter les modèles de langage grâce à la génération de texte antagoniste.

Explorer une nouvelle approche pour une technologie blockchain plus écologique.

Évaluer comment l'empoisonnement des données affecte les méthodes d'évaluation des politiques.

Un aperçu de la sémantique des ressources et de ses applications dans la modélisation des systèmes.

Un nouvel outil vise à enlever les données cachées des fichiers STL dans l'impression 3D.

Une méthode pour protéger la vie privée tout en partageant des insights de données entre les groupes.

L'automatisation de la création de graphiques dans honeyfiles renforce les mesures de cybersécurité contre les menaces numériques.

Une méthode d'apprentissage profond améliore la détection des vulnérabilités logicielles dans du code jamais vu.

Examiner la croissance du Femtech et les préoccupations liées à la vie privée.

Développer des systèmes de contrôle résilients est super important pour protéger les infrastructures critiques.

Apprends à identifier les faux appels audio avec des techniques de défi-réponse innovantes.

Améliorer les outils pour détecter le langage nuisible dans les espaces en ligne est super important pour la sécurité.

Examen d'une nouvelle méthode pour exploiter les faiblesses des modèles de langue en utilisant des langues à faibles ressources.

Explorer les défis de sécurité posés par l'apprentissage auto-supervisé et les attaques par porte dérobée sans étiquette.