Informatique - Cryptographie et sécurité

Un aperçu des faiblesses des LLM et des stratégies pour les améliorer.

Cette étude classe les vulnérabilités dans les microservices pour améliorer les mesures de sécurité.

Les preuves à connaissance nulle renforcent la vie privée et la sécurité dans les transactions numériques modernes.

Un aperçu de comment la méthode de Monte Carlo évalue la force des mots de passe pour une meilleure sécurité.

AAG améliore la confidentialité et la précision dans la gestion des données spatiales.

Une nouvelle méthode pour protéger les données médicales en utilisant la blockchain et l'identité auto-souveraine.

Renseignez-vous sur les risques des serrures intelligentes et comment améliorer votre sécurité.

DP-BloGS améliore la confidentialité des données dans l'apprentissage automatique tout en gardant de bonnes performances.

Des techniques innovantes protègent les données vocales sensibles tout en gardant la précision du traitement.

Ce papier examine l'efficacité des méthodes actuelles de vérification de l'oubli machine.

Examiner les attaques réelles sur les systèmes cryptographiques basés sur Learning with Errors.

Des fichiers de sous-titres nuisibles peuvent compromettre les appareils des utilisateurs via des lecteurs multimédias populaires.

Cette étude examine comment ChatGPT peut améliorer les pratiques de sécurité des logiciels.

Évaluer les risques de cybersécurité posés par les grands modèles de langage.

Cet article parle de comment le SDN améliore la sécurité de l'IoT face à la montée des menaces.

Examiner comment les indices émotionnels peuvent détourner la technologie d'identification des locuteurs.

Explorer des systèmes adaptatifs pour gérer les erreurs d'exécution en utilisant des modèles de langage large.

La recherche améliore les méthodes pour analyser des chiffres légers comme Simon et Simeck.

Une nouvelle méthode améliore la confidentialité des vision transformers en apprentissage automatique.

Le staking à distance renforce la sécurité des blockchains en utilisant des tokens d'autres chaînes.

Utiliser des caractéristiques uniques du papier pour améliorer l'authenticité des produits dans les chaînes d'approvisionnement.

Examiner les risques et les stratégies de détournement de modèles dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Une méthode pour évaluer la confiance dans la technologie de localisation à bande ultra-large.

Explorer l'intersection de la vie privée des données et des méthodes d'apprentissage continu.

Améliorer la détection des menaces en utilisant des LLM pour analyser l'activité des points de terminaison.

Les requêtes privées quantiques visent à garantir la vie privée des utilisateurs tout en récupérant des données en toute sécurité.

Une nouvelle méthode analyse les modèles de langage en examinant leurs caractéristiques spécifiques.

Cet article examine les risques de sécurité lors du choix de paquets Java, offrant des conseils aux développeurs.

Une nouvelle méthode améliore la protection contre les attaques dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Un aperçu des risques et des méthodes liés à la sécurité des modèles de langage.

Une nouvelle méthode pour identifier les activités de ligne de commande obfusquées en cybersécurité.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse de la cryptographie basée sur le code, renforçant la sécurité.

Comidds propose des infos mises à jour sur les ensembles de données pour la recherche en détection d'intrusions.

Analyser les vulnérabilités des outils de complétion de code populaires et leurs implications pour les devs.

Un aperçu des risques de fuite de prompts dans les grands modèles de langage et des méthodes de prévention.

Une étude révèle des avancées dans la détection des vulnérabilités des logiciels grâce à des classificateurs spécialisés.

Cet article examine comment les exemples adverses affectent les systèmes de détection de malware.

Découvrez comment PROF réduit les risques dans la finance décentralisée tout en bénéficiant aux validateurs.

Utiliser des grands modèles de langage pour améliorer la détection des vulnérabilités dans le code logiciel.

Cette étude montre comment les applis illégales sont partagées sur Telegram.