Informatique - Cryptographie et sécurité

Cet article parle de l'importance des algorithmes de hachage dans la technologie blockchain.

Une nouvelle méthode pour comparer les mécanismes de confidentialité dans l'apprentissage machine.

Des recherches montrent des méthodes automatisées pour suivre la censure sur le web de manière efficace.

Examiner la vulnérabilité des réseaux de neurones face à de petits changements d'entrée.

De nouvelles méthodes améliorent les attaques black-box en utilisant des données non étiquetées pour l'apprentissage automatique.

Explorer les vulnérabilités présentes dans le code généré par des modèles de langage.

Une nouvelle approche pour renforcer la sécurité dans l'apprentissage fédéré contre les attaques backdoor.

CEIPA aide à dénicher les vulnérabilités dans les grands modèles de langage pour améliorer leur sécurité.

Un aperçu de l'attestation à distance collective et de son impact sur la sécurité des appareils IoT.

Un aperçu de la génération de données synthétiques pour la mobilité urbaine et les défis de la vie privée.

Une méthode qui réduit les gestes nécessaires pour l'enrôlement biométrique grâce à des données synthétiques.

Les MLLM font face à de nouvelles menaces car des prompts sûrs peuvent être faussement refusés.

De nouvelles méthodes garantissent la confidentialité dans la recherche sur les données génomiques.

Un outil puissant pour analyser en profondeur les transactions de contrats intelligents fait son apparition.

Explorer de nouvelles approches pour améliorer la sécurité du DRAM contre les menaces Rowhammer.

Assurer la confidentialité des acheteurs est super important avec la croissance des marchés de données.

Examiner le rôle et l'impact des kill switches pour les smart contracts.

IdentityChain allie confidentialité et conformité pour une gestion sécurisée des identités.

Le matching de voix prédéfini améliore la traduction vocale tout en garantissant la vie privée et en réduisant les risques.

CICAPT-IIoT aide à détecter des menaces cybernétiques avancées dans les réseaux IIoT industriels.

Cet article parle des méthodes de réentraînement en utilisant les prédictions des modèles pour une meilleure précision.

Cet article examine comment la préparation des données influence l'apprentissage automatique en cybersécurité.

Une nouvelle approche pour prouver la propriété des modèles de langage.

Cet article parle de la protection des GNN contre le poisoning de données et les attaques par porte dérobée.

Explorer les risques de confidentialité liés aux données synthétiques et introduire l'Indice de Plagiat de Données.

Analyse des techniques efficaces d'attaque par backdoor clean-label en apprentissage automatique.

L'encryption de la mémoire propose une nouvelle façon de garder les données dans le cloud en sécurité et efficaces.

L'augmentation de données améliore la précision de l'évaluation des vulnérabilités logicielles malgré le déséquilibre des données.

Un cadre pour identifier les vidéos trompeuses en utilisant des modèles de trafic.

Révéler comment les outils tiers peuvent compromettre la vie privée des utilisateurs.

Examen des aspects de sécurité de WebAssembly et de ses vulnérabilités.

Une étude révèle des risques de sécurité liés au poisonnement des données dans les grands modèles de langage.

Examiner les vulnérabilités et les attaques potentielles sur la technologie NeRF.

Un nouveau cadre renforce la sécurité des données pour les applications d'IA.

MaskedHLS propose une solution pour construire du matériel sécurisé contre les attaques par canal latéral de puissance.

Le dataset TGIF aide à détecter des techniques avancées de manipulation d'images.

Une nouvelle méthode renforce la sécurité dans les systèmes de recommandation grâce à un marquage efficace.

Une nouvelle méthode améliore le filigrane sans sacrifier la qualité du texte.

Un nouvel algorithme simplifie les opérations de modulus, super utile pour la cryptographie et les calculs de nombres premiers.

Un nouveau design de poignée de main pour une gestion sécurisée des identités IoT.