Informatique - Cryptographie et sécurité

Un nouveau modèle vise à simplifier les politiques de confidentialité pour les utilisateurs.

Examen de l'intersection entre la neurotechnologie et les préoccupations en matière de vie privée.

Une étude sur l'efficacité de Gemini-pro et des Vision Transformers pour la cybersécurité.

Combiner des commentaires en langage naturel et la structure du code améliore la détection des vulnérabilités.

Examiner l'impact des attaques sur l'efficacité de l'apprentissage automatique et proposer de nouvelles stratégies.

Cette étude examine comment les méthodes bayésiennes peuvent améliorer les systèmes de détection de malware.

Exploration du LPN dense-sparse et de son potentiel en sécurité cryptographique.

Un modèle prédit la vulnérabilité aux cyberattaques en se basant sur des facteurs sociaux et économiques.

Apprends sur les vulnérabilités clés dans les contrats intelligents et comment se protéger contre elles.

Examiner la pertinence du problème du plus court vecteur dans la sécurité moderne et l'informatique quantique.

Une analyse de l'efficacité de l'API à équilibrer la vie privée des utilisateurs et les besoins en publicité.

Renseigne-toi sur les menaces et les stratégies liées au détournement de ressources cloud.

Explorer l'intersection entre la blockchain et l'apprentissage fédéré pour la confidentialité et la sécurité des données.

Des échantillons variés améliorent l'efficacité du vol de modèles d'apprentissage automatique.

Apprends comment le bruit à queue lourde améliore la vie privée dans les modèles d'apprentissage automatique.

Un aperçu des méthodes innovantes en cybersécurité utilisant la tromperie numérique.

Examen des réseaux de neurones sans poids et leur rôle dans la sécurisation des données sensibles.

Le hacktivisme pose de sérieux risques à la sécurité des satellites dans le paysage numérique actuel.

Une étude révèle des vulnérabilités dans des logiciels de gestion de mots de passe populaires.

Une étude sur comment les grands modèles de langage peuvent améliorer la détection des vulnérabilités dans les logiciels.

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.