Informatique - Cryptographie et sécurité

L'apprentissage fédéré renforce la confidentialité et l'efficacité des opérations de réseau électrique.

Cet article explore une méthode pour comprendre les modèles de machine learning en boîte noire sans données d'entraînement.

Examiner les problèmes de confidentialité liés aux SDK tiers dans les applications mobiles.

Un nouveau système renforce la confidentialité des participants dans les études de recherche.

Examen de comment les sanctions affectent les transactions crypto des entités sanctionnées.

FreeMark permet de marquer des modèles d'apprentissage profond sans affecter les performances.

Un aperçu de comment les attaquants répliquent des réseaux neuronaux avec un accès limité aux sorties.

CountChain utilise la blockchain pour améliorer la précision et la confiance dans le comptage pour la publicité en ligne.

Cet article explore comment le QUBO peut améliorer les solutions cryptographiques.

Nouveau outil d'IA améliore la précision et l'efficacité de la détection des types de fichiers.

Explore des méthodes pour garder des données financières précises et fiables.

Présentation de PAD-FT, une méthode légère pour contrer les attaques backdoor sans données propres.

Les structures de données oblitérées protègent les infos sensibles en cachant les modèles d'accès.

Une nouvelle approche d'auto-ensemble améliore la résilience du modèle face aux changements adverses.

Cette étude se concentre sur la protection des quadricoptères contre les cyberattaques.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des logs et la détection d'anomalies sans données étiquetées.

Comment les NFTs redéfinissent le monde de l'art pour les créateurs et les collectionneurs.

Une méthode utilisant des VAE améliore la détection des anomalies dans les systèmes de détection d'intrusions.

Un nouveau cadre améliore la sécurité des appareils IoT en utilisant des méthodes avancées.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage fédéré et l'entraînement adversarial pour détecter les menaces internes.

Une nouvelle plateforme alimentée par l'IA vise à améliorer la sécurité dans le secteur de la santé.

Cet article parle des méthodes de données axées sur la vie privée en utilisant l'apprentissage fédéré et le transfert profond de hachage.

Les entreprises font face à des menaces de confidentialité invisibles dans l'apprentissage fédéré à cause des changements dans la distribution des données.

Examen des attaques efficaces sur la classification automatique de modulation en utilisant le rapport d'or.

Les contrats proxy sur Ethereum offrent des avantages mais présentent des problèmes de sécurité importants.

Cet article examine une nouvelle approche pour sécuriser le chiffrement par clé publique.

Combiner l'apprentissage fédéré et la technologie quantique promet une gestion des données plus sûre en IA.

Les outils d'IA changent la façon dont les développeurs bossent et améliorent le processus de développement logiciel.

Une nouvelle méthode pour classifier les malwares efficacement avec moins d’échantillons étiquetés.

Un aperçu des préoccupations liées à la vie privée dans les systèmes d'apprentissage centralisés et décentralisés.

Examiner les défis de la vie privée liés à l'apprentissage fédéré et aux attaques par inversion de gradient.

MEGA-PT améliore l'efficacité et l'adaptabilité des tests de pénétration pour une meilleure cybersécurité.

Cette approche améliore l’efficacité de l’entraînement des modèles à partir de grandes données graphiques tout en protégeant la vie privée.

Des recherches dévoilent des méthodes de mélange plus rapides dans des circuits réversibles aléatoires pour améliorer la cryptographie.

Une étude révèle la montée de l'activité criminelle sur les canaux Telegram.

Combiner blockchain et IPFS donne une solution sécurisée et efficace pour le contrôle de version.

RPKI renforce le routage Internet en vérifiant l'authenticité des données.

Ce travail présente de nouvelles méthodes pour détecter des malwares en utilisant la visualisation et l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour protéger les droits individuels contre l'utilisation abusive d'images dans les animations.

Examen des vulnérabilités du firmware et des outils pour améliorer la sécurité.