Informatique - Cryptographie et sécurité

Cet article parle de l'importance du sandboxing pour protéger les petits satellites.

Une nouvelle approche pour protéger la vie privée des images dans la tech tout en gardant la performance des modèles.

Examen des protocoles d'apprentissage fédéré pour améliorer la vie privée tout en augmentant la précision du modèle.

Une approche révolutionnaire pour exploiter les modèles de langage grâce à la génération de texte antagoniste.

Explorer une nouvelle approche pour une technologie blockchain plus écologique.

Évaluer comment l'empoisonnement des données affecte les méthodes d'évaluation des politiques.

Un aperçu de la sémantique des ressources et de ses applications dans la modélisation des systèmes.

Un nouvel outil vise à enlever les données cachées des fichiers STL dans l'impression 3D.

Une méthode pour protéger la vie privée tout en partageant des insights de données entre les groupes.

L'automatisation de la création de graphiques dans honeyfiles renforce les mesures de cybersécurité contre les menaces numériques.

Une méthode d'apprentissage profond améliore la détection des vulnérabilités logicielles dans du code jamais vu.

Examiner la croissance du Femtech et les préoccupations liées à la vie privée.

Développer des systèmes de contrôle résilients est super important pour protéger les infrastructures critiques.

Apprends à identifier les faux appels audio avec des techniques de défi-réponse innovantes.

Améliorer les outils pour détecter le langage nuisible dans les espaces en ligne est super important pour la sécurité.

Examen d'une nouvelle méthode pour exploiter les faiblesses des modèles de langue en utilisant des langues à faibles ressources.

Explorer les défis de sécurité posés par l'apprentissage auto-supervisé et les attaques par porte dérobée sans étiquette.

Les banques ont du mal à partager les données de trading tout en protégeant la vie privée des clients.

De nouveaux algorithmes améliorent la confidentialité et l'optimisation dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une étude sur la clarté et l'acceptation des arbres d'attaque-défense chez les utilisateurs.

Analyser les menaces et les défenses dans l'apprentissage fédéré contre les attaques malveillantes.

IBis propose une solution blockchain pour les droits d'auteur dans l'utilisation des données IA.

Présentation d'une méthode pour les clés de chiffrement à usage unique qui garantit la sécurité et l'intégrité des messages.

EncDB offre une meilleure sécurité et efficacité pour gérer des données chiffrées dans le cloud.

Explorer comment les modèles génératifs peuvent enfreindre subtilement les lois sur le copyright.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité des données pour les appareils IoT tout en préservant la vie privée.

Explorer les défis de sécurité et les avancées dans la technologie URLLC.

ACIdA propose des méthodes de détection avancées pour les attaques de morphing dans la vérification d'identité.

Un aperçu des classificateurs évolutifs et de la prédiction conforme pour des résultats fiables en apprentissage automatique.

Un aperçu de l'amélioration de la sécurité IoT en utilisant les données de capteurs existants pour l'authentification.

PASA propose une nouvelle méthode pour détecter des échantillons adverses dans les modèles de deep learning.

Un nouveau système analyse les demandes de jailbreak pour améliorer la sécurité du modèle.

La compartimentation offre un moyen d'améliorer la sécurité dans les systèmes d'exploitation monolithiques.

Gophy utilise la blockchain pour alimenter des expériences en physique des particules grâce à des simulations utiles.

Explorer les facteurs clés qui influencent la robustesse contre les attaques adversariales en apprentissage automatique.

De nouvelles méthodes visent à protéger les données sensibles dans l'apprentissage machine sans perdre en performance.

La recherche se concentre sur la sécurité du sponge hashing face aux menaces des ordinateurs quantiques.

PrintListener expose des vulnérabilités dans l'authentification par empreinte digitale grâce à l'analyse sonore.

NOSTR lance un marché pour que les utilisateurs puissent entraîner des modèles d'IA efficacement.

De nouvelles méthodes améliorent la détection des anomalies dans les systèmes de détection d'intrusions réseau.