Informatique - Cryptographie et sécurité

Une nouvelle approche pour améliorer la sécurité des modèles de langage sans avoir à les réentraîner de manière intensive.

Cet article examine l'effacement machine dans les grands modèles de langage.

La mémoire éparpillée sécurisée protège efficacement le contenu des données et les modèles d'accès.

Un nouveau système améliore l'exactitude de l'identification et la confidentialité des données pour la technologie portable.

Adressez les préoccupations en matière de confidentialité dans l'apprentissage automatique avec des techniques efficaces.

Cet article passe en revue les problèmes liés au filigrane de l'IA et suggère des améliorations pour la sécurité.

S'attaquer au défi de la vie privée dans la prise de décision basée sur les données pour la santé.

ChainBoost améliore l'efficacité et la sécurité sur les marchés de ressources blockchain.

Explorer comment des tailles de lots plus grandes améliorent la confidentialité différentielle en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la détection du phishing et la compréhension des utilisateurs.

Un aperçu de comment l'apprentissage profond améliore les systèmes de détection d'intrusion.

FedReview améliore l'apprentissage fédéré en rejetant les mises à jour de modèles nuisibles.

Examiner les défis de la confidentialité différentielle dans les systèmes d'apprentissage en ligne.

Explorer les risques de confidentialité et de sécurité liés aux grands modèles de langage.

Cet article traite des problèmes de performance et des solutions dans les blockchains publiques.

Exploration des méthodes de confidentialité différentielle locale pour une analyse de graphes sécurisée.

Une nouvelle façon de dénicher des menaces cachées dans la conception matérielle.

Cet article parle des fonctions unidirectionnelles et des énigmes en cryptographie quantique.

Les preuves quantiques à zéro connaissance pourraient changer la façon dont on assure la vie privée et la sécurité en ligne.

On doit améliorer la sécurité des systèmes industriels et spatiaux contre les menaces modernes.

Explore les menaces à la vie privée et à la sécurité des technologies contrôlées par la voix.

Un aperçu des techniques d'évaluation de la complexité pour les outils de sécurité et les métriques.

Une nouvelle méthode révèle les menaces d'attaques par porte dérobée en apprentissage automatique sans accès aux données sensibles.

AerisAI améliore la collaboration en IA tout en protégeant la vie privée des données grâce à des méthodes décentralisées.

Une nouvelle approche réduit les risques de RowHammer dans la DRAM à moindre coût.

Une nouvelle méthode aide à identifier les vulnérabilités cachées dans les modèles biométriques.

Cet article parle de la perturbation de lecture dans la DRAM et présente une nouvelle solution.

Une plateforme décentralisée vise à garantir des retours d'utilisateurs authentiques.

Une nouvelle approche améliore la détection des menaces cybernétiques subtiles en utilisant des méthodes de données avancées.

Explorer des méthodes de confidentialité différentielle dans l'apprentissage par renforcement pour protéger les données sensibles.

Un nouveau système pour identifier les emails de phishing avec une haute précision et des raisons claires.

De nouvelles méthodes sécurisent les données en IA tout en garantissant des calculs efficaces.

Discuter de la vie privée et de l'équité dans l'apprentissage automatique à travers la vie privée différentielle et le risque du pire groupe.

Un aperçu des dApps, leur structure, leurs vulnérabilités et leurs perspectives d'avenir.

De nouveaux algorithmes améliorent la confidentialité et la précision dans les scénarios de données rares.

Ruledger propose une solution sécurisée pour les vulnérabilités des systèmes de maison intelligente.

Examiner comment les grands modèles de langage peuvent améliorer les enquêtes en criminalistique numérique.

Examiner l'efficacité et les vulnérabilités du watermarking dans le contenu généré par l'IA.

AutoRobust utilise l'apprentissage par renforcement pour renforcer les systèmes de détection de malware contre les tactiques adverses.

De nouvelles méthodes garantissent la sécurité des acheteurs et des vendeurs sur les marchés en ligne.