Informatique - Cryptographie et sécurité

De nouvelles méthodes protègent les données cérébrales dans la technologie BCI.

Découvrez comment un nouveau système améliore la confidentialité des données et la vitesse de traitement pour les LLM.

Apprends comment les entreprises peuvent utiliser le ML pour détecter et prévenir les attaques DoS.

NinjaDoH sécurise tes requêtes DNS pour une utilisation sûre d'internet.

Découvrez les APT et comment les nouvelles méthodes de détection améliorent la cybersécurité.

FedBlock améliore la sécurité de l'apprentissage fédéré en utilisant la technologie blockchain.

Utiliser des outils visuels pour améliorer la détection des menaces dans les réseaux.

Une plongée dans le suivi des risques internes dans les workflows des agents de support.

Évaluer l'utilité des EPSS pour prédire les vulnérabilités de sécurité.

Apprends à reconstruire des réseaux de neurones et ses implications.

FedPID améliore la segmentation des tumeurs tout en protégeant les données des patients.

CryptoEL offre une façon sympa pour les enfants d'apprendre la sécurité numérique.

La recherche éclaire sur l'ajustement des hyperparamètres pour une meilleure performance des modèles.

Explorer comment le CORDIC quantique améliore les calculs d'arcsinus dans l'informatique quantique.

Une étude sur l'amélioration des méthodes d'identification des appareils pour une meilleure sécurité IoT.

Les recherches montrent les risques d'attaques par inférence sur les propriétés des GNN et la nécessité de protéger la vie privée des données.

Une nouvelle méthode pour identifier des backdoors Trojan dans les réseaux de neurones.

Cette étude examine comment les LLM peuvent détecter les algorithmes de génération de domaines en cybersécurité.

Apprends comment les chercheurs gèrent les RIS non coopératifs pour améliorer la sécurité des communications.

Examiner les failles des réseaux de neurones à pics grâce à des méthodes d'attaque astucieuses.

Apprends comment l'apprentissage fédéré améliore la vie privée dans le machine learning face aux nouvelles menaces.

Explorer de nouvelles façons de lutter contre le blanchiment d'argent grâce au partage de données et à l'apprentissage automatique.

Explorer les attaques d'inférence d'adhésion pour protéger la vie privée des données dans les modèles avancés.

Utiliser l'IA générative pour créer des contrôles de sécurité en quelques minutes, pas en jours.

Apprends comment des techniques avancées protègent les images médicales sensibles pendant leur transmission.

Examiner les effets de l'EIP-4844 d'Ethereum sur les builders et les rollups.

FedRISE améliore l'apprentissage fédéré en filtrant les mauvaises mises à jour de données pour un meilleur entraînement des modèles.

Des chercheurs développent des méthodes pour apprendre aux ordinateurs à traiter des factures tout en protégeant la vie privée.

Une nouvelle approche pour détecter la fraude en ligne en utilisant la technologie des graphes.

Examiner les failles des méthodes de filigrane face aux attaques de paraphrase.

QuanCrypt-FL renforce la sécurité dans l'apprentissage fédéré en utilisant des techniques avancées.

Explorer comment les transformers apprennent et les défis qu'ils rencontrent face aux attaques.

Examiner les risques et les défenses des modèles de langage multimodaux en IA.

Examiner comment les modèles avancés améliorent l'analyse des failles de sécurité dans le code binaire.

Cette recherche met en avant des méthodes innovantes pour la confidentialité dans l'apprentissage collaboratif des machines.

Un cadre qui équilibre l'analyse causale et la vie privée des individus.

Explorer comment l'IA peut apprendre tout en gardant les données des utilisateurs privées.

Un nouveau gadget utilise la forme de l'oreille pour un accès sécurisé aux données.

Apprends comment le machine learning aide à sécuriser les appareils connectés contre les cybermenaces.

Une façon rentable d'évaluer les risques de confidentialité dans les modèles d'apprentissage automatique.