Informatique - Cryptographie et sécurité

TLSNotary garantit l'authenticité des données tout en préservant la vie privée des clients dans les communications en ligne.

Améliorer les méthodes pour vérifier l'authenticité des produits grâce aux motifs de détection de copie.

Un aperçu de comment la confidentialité différentielle protège les données individuelles dans un monde axé sur les données.

Explorer la nécessité d'une application efficace des politiques d'utilisation des données.

De nouvelles méthodes améliorent les pratiques de sécurité dans les systèmes industriels interconnectés.

Une nouvelle méthode améliore la détection des textes générés par des modèles de langage.

Examiner l'impact et les leçons de l'attaque cybernétique DarkSeoul sur la Corée du Sud.

Enquête sur la qualité et les problèmes de sécurité du code généré par l'IA.

Découvrez comment les réseaux de tenseurs améliorent la détection des anomalies dans différents domaines.

Cet article parle des problèmes de sécurité dans les modèles texte-à-image et propose des solutions.

Cet article présente des solutions pour protéger les saisies des utilisateurs dans les services linguistiques basés sur le cloud.

Un aperçu des risques pour la vie privée et des méthodes sécurisées pour l'IA générative.

Apprends à protéger les modèles linguistiques contre la manipulation et à garantir des réponses sécurisées.

Une nouvelle méthode prédit les risques de mémorisation dans les grands modèles de langage pour améliorer la vie privée.

Un aperçu des méthodes traditionnelles et d'apprentissage profond en sécurité réseau.

Des recherches montrent des faiblesses dans la détection de la toxicité en ligne en utilisant des techniques d'art ASCII.

De nouveaux algos améliorent la résolution des équations entières, super importantes pour la cryptographie.

Les outils automatisés sont super importants pour vérifier la sécurité matérielle des appareils modernes.

Examiner comment les données d'entraînement influencent les résultats des modèles de langage et les mesures de sécurité.

De nouvelles méthodes améliorent l'audit de l'utilisation des données dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Une étude comparant les menaces à la vie privée dans les réseaux de neurones à impulsion et les réseaux de neurones artificiels.

Une nouvelle méthode protège l'apprentissage décentralisé des attaques par empoisonnement de données.

Un cadre utilisant MLP et SVM identifie efficacement les malwares Android.

Une nouvelle méthode pour améliorer la résilience de l'apprentissage fédéré contre les attaques de données.

Comprendre les complexités de prouver l'utilisation des données dans l'entraînement de l'IA.

Une nouvelle méthode améliore la détection des malwares tout en résistant aux attaques adversariales.

Un aperçu des défis et des solutions de l'apprentissage fédéré pour maintenir la confidentialité des données et la précision des modèles.

Une nouvelle méthode soulève des inquiétudes de sécurité dans les systèmes EEG tout en mettant en avant des utilisations protectrices potentielles.

Présentation d'une solution de stockage sur mesure pour les blockchains de consortium comme Hyperledger Fabric.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la sécurité et la performance des LLM.

Un nouveau système pour vérifier la sécurité des appareils IoT sans effort.

Examiner les vulnérabilités de la vie privée dans l'apprentissage fédéré et leurs implications pour la sécurité des données.

Découvre le DeFi et les défis de la Valeur Maximale Extractible.

Explore comment les nouvelles normes de cryptage protègent nos données contre les menaces quantiques.

L'adaptation personnalisée pour les clients améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré et la confidentialité.

Les tests automatisés renforcent la sécurité des systèmes de santé, en faisant face aux menaces cybernétiques qui évoluent.

Découvre les preuves de stockage et leur rôle dans l'écosystème d'Ethereum.

Une nouvelle méthode protège les données sensibles dans l'optimisation QUBO.

De nouvelles méthodes pour les signatures numériques visent à rester à l'abri des risques liés à l'informatique quantique.

Un regard sur comment l'apprentissage fédéré améliore les soins aux patients tout en préservant la vie privée.