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Informatique - Cryptographie et sécurité
RSSDiveR-CT améliore le red teaming automatisé pour de meilleures évaluations de sécurité.
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Une étude sur l'efficacité des bibliothèques analysant les certificats X.509.
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Cet article passe en revue l'importance de l'équité dans les systèmes d'échange et propose une nouvelle approche.
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Cette recherche examine l'équité et la transparence dans le traitement des transactions blockchain et la gouvernance.
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Explorer des méthodes pour sécuriser les infos des patients dans la recherche clinique.
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Un aperçu des défis de sécurité et des solutions pour le matériel dans le cloud.
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De nouvelles méthodes luttent contre les attaques par backdoor sur les modèles d'apprentissage automatique pour plus de sécurité.
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Kosmosis combine des données blockchain et des réseaux sociaux pour prévenir les arnaques crypto.
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Examine les défis et les solutions dans le watermarking des LLM pour éviter les abus.
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Une étude sur les failles de sécurité dans la vérification des adresses de contrats intelligents et une méthode de détection proposée.
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Ce boulot met en avant les risques de sécurité dans le RL et introduit les SleeperNets pour les attaques par porte dérobée.
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Le sharding améliore la vitesse et la capacité des blockchains en divisant les réseaux en plus petits groupes.
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Un nouveau repère pour évaluer les LLM dans les tâches de cybersécurité.
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Examiner les contributions et les vulnérabilités des clients dans les systèmes d'apprentissage fédéré.
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De nouvelles méthodes cryptographiques sont essentielles pour protéger les données contre les menaces quantiques.
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Une nouvelle méthode garantit la confidentialité tout en récoltant des données utiles des appareils intelligents.
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Une méthode pour l'apprentissage machine collaboratif tout en gardant les données privées.
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Analyser comment les bi-braces binaires améliorent les systèmes de cryptage et détectent les vulnérabilités.
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Une nouvelle méthode améliore la confidentialité des données pour l'analyse de données discrètes.
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Examiner les extensions nuisibles dans le Chrome Web Store et comment les détecter.
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Cette approche améliore la comparaison de fonctions dans les logiciels grâce à des graphes d'appels.
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LayerCAM-AE améliore la détection des mises à jour malveillantes dans l'apprentissage fédéré tout en préservant la confidentialité des données.
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Combiner NIDS avec l'IA neurosymbolique améliore la détection des menaces et la compréhension des systèmes.
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La recherche vise à équilibrer la vie privée et la précision dans les méthodes d'estimation de la moyenne vectorielle.
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On propose une méthode pour créer des triggers de backdoor invisibles dans les modèles de diffusion.
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Analyser les vulnérabilités du protocole SAE J1939 pour les véhicules commerciaux.
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Deux techniques innovantes améliorent les attaques adversariales sur les modèles de données tabulaires.
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Les contrefactuels révèlent des trucs intéressants mais posent des risques pour la vie privée en apprentissage automatique.
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Examiner les risques et l'utilisation abusive des grands modèles de langue dans la cybercriminalité.
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S'attaquer aux défis de sécurité des agents IA pour des interactions plus sûres.
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Explorer la sécurité, la fiabilité et les problèmes éthiques dans les modèles de langage.
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De nouvelles méthodes améliorent les prédictions des modèles de langage selon les conditions d'entrée.
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ECHO améliore la classification du trafic réseau grâce à des techniques d'apprentissage machine.
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Cet article parle de la vie privée et des biais dans les algorithmes prédictifs pour des données sensibles.
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BISON propose un moyen de se connecter en toute sécurité tout en protégeant l'identité des utilisateurs.
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Un nouveau cadre améliore la création de données synthétiques tout en protégeant les infos personnelles.
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De nouvelles méthodes montrent la résilience des circuits de réseaux neuronaux face à la manipulation.
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Méthodes pour estimer les caractéristiques d'un jeu de données tout en gardant les données individuelles en sécurité.
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