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Explore les bases de l'apprentissage fédéré et son importance pour la confidentialité des données.

Un nouveau cadre évalue les méthodes pour anonymiser les données biométriques afin d'améliorer la vie privée.

De nouvelles méthodes visent à sécuriser les modèles d'apprentissage automatique contre les menaces de porte dérobée.

Examiner le rôle du red teaming dans le test des systèmes d'IA pour les risques.

Une étude révèle des failles de sécurité dans des applis de paiement mobile populaires.

Utiliser les réseaux sociaux pour améliorer la cybersécurité des véhicules et contrer les menaces émergentes.

Une étude sur l'enseignement de la cybersécurité dans les cours de programmation informatique.

Explorer les avantages de l'apprentissage fédéré pour la détection d'anomalies dans les réseaux IoT.

Une étude révèle comment les données 5G peuvent dévoiler l'activité des utilisateurs.

De nouveaux modèles aident les développeurs, mais les attaques par porte dérobée posent de sérieux risques de sécurité.

Un aperçu des défis et solutions liés à la confidentialité et à l’intégrité de l’apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode fusionne les LLM avec des techniques de désassemblage traditionnelles pour une analyse efficace.

Lutter contre la contamination des données pour de meilleures cyber-sécurités et systèmes de détection d'anomalies.

Combiner des réseaux de neurones avec la cryptographie améliore les méthodes de communication sécurisée.

Présentation de HO-FMN pour une meilleure évaluation de la robustesse des modèles d'apprentissage automatique face aux attaques adversariales.

La recherche met en avant la robustesse des modèles et les défenses dans l'apprentissage fédéré décentralisé.

De nouvelles méthodes s'attaquent aux risques de confidentialité dans la prédiction des données de mouvement humain.

Explorer le changement numérique et son impact sur la cybersécurité maritime.

Une nouvelle méthode pour comparer les mécanismes de confidentialité dans l'apprentissage machine.

De nouvelles méthodes améliorent les attaques black-box en utilisant des données non étiquetées pour l'apprentissage automatique.

Explorer les vulnérabilités présentes dans le code généré par des modèles de langage.

Une nouvelle approche pour renforcer la sécurité dans l'apprentissage fédéré contre les attaques backdoor.

Découvre le rôle de l'authentification quantique dans l'amélioration de la sécurité numérique.

Une méthode innovante renforce la sécurité de l'IoT en utilisant du bruit artificiel et des techniques de séparation de taux.

Utiliser la réalité mixte pour améliorer les tests de drones contre les attaques de données.

Un aperçu de l'attestation à distance collective et de son impact sur la sécurité des appareils IoT.

De nouveaux protocoles améliorent la sécurité et l'efficacité des signatures numériques quantiques.

Une nouvelle méthode renforce la sécurité des modèles d'apprentissage profond contre les menaces cachées.

Explorer de nouvelles approches pour améliorer la sécurité du DRAM contre les menaces Rowhammer.

Cet article parle des méthodes pour garder les processus de prise de décision des agents privés.

Une nouvelle méthode pour détecter les anomalies dans les appareils IoT en utilisant l'apprentissage collaboratif.

CICAPT-IIoT aide à détecter des menaces cybernétiques avancées dans les réseaux IIoT industriels.

Le logiciel de désencombrement améliore la vitesse et la sécurité en enlevant le code inutile.

Cet article parle d'améliorer la résistance des VLMs aux attaques adversariales grâce à des choix de conception.

Cet article examine comment la préparation des données influence l'apprentissage automatique en cybersécurité.

Cet article parle de la protection des GNN contre le poisoning de données et les attaques par porte dérobée.

Analyse des techniques efficaces d'attaque par backdoor clean-label en apprentissage automatique.

L'encryption de la mémoire propose une nouvelle façon de garder les données dans le cloud en sécurité et efficaces.