FedGIG s'attaque aux risques de confidentialité dans l'entraînement des données graphiques.
Tianzhe Xiao, Yichen Li, Yining Qi
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La science de pointe expliquée simplement
FedGIG s'attaque aux risques de confidentialité dans l'entraînement des données graphiques.
Tianzhe Xiao, Yichen Li, Yining Qi
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Apprends comment l'apprentissage fédéré améliore la confidentialité des données pendant l'entraînement des modèles d'IA.
Kunal Bhatnagar, Sagana Chattanathan, Angela Dang
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Une nouvelle méthode améliore la détection de fraude en utilisant les données de manière efficace.
Sheng Xiang, Mingzhi Zhu, Dawei Cheng
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Découvrez comment SimilarGPT améliore la sécurité des contrats intelligents en détectant efficacement les vulnérabilités.
Jango Zhang
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Découvrez comment l'apprentissage par adversité améliore la détection des malwares et garde les systèmes en sécurité.
Hamid Bostani, Jacopo Cortellazzi, Daniel Arp
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Les attaques par backdoor peuvent foutre en l'air les modèles de classification de texte, en injectant du biais et en faussant les résultats.
A. Dilara Yavuz, M. Emre Gursoy
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Combiner des HMM et des CNN pour améliorer les stratégies de détection de malware.
Ritik Mehta, Olha Jureckova, Mark Stamp
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Un aperçu de comment les méthodes de protection protègent les données contre les abus dans la génération d'images.
Sen Peng, Jijia Yang, Mingyue Wang
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Une nouvelle tech utilisant l'apprentissage automatique quantique montre du potentiel dans la lutte contre la fraude par carte de crédit.
Mansour El Alami, Nouhaila Innan, Muhammad Shafique
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Apprends comment les bibliothèques cryptographiques protègent tes données en ligne et leurs faiblesses.
Rodothea Myrsini Tsoupidi, Elena Troubitsyna, Panos Papadimitratos
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Utiliser des modèles de langage IA pour s'attaquer aux vulnérabilités de la chaîne d'approvisionnement logicielle.
Vasileios Alevizos, George A Papakostas, Akebu Simasiku
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Découvre comment des IoCs à jour aident les organisations à se défendre contre les menaces cyber.
Angel Kodituwakku, Clark Xu, Daniel Rogers
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Un aperçu approfondi des essentiels du traitement et de la vérification des paquets.
Shengyi Wang, Mengying Pan, Andrew W. Appel
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Une nouvelle méthode renforce la défense de l'IA contre des attaques adversariales sournoises.
Longwei Wang, Navid Nayyem, Abdullah Rakin
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De nouveaux outils et ensembles de données améliorent la lutte contre les images altérées.
Jingchun Lian, Lingyu Liu, Yaxiong Wang
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L'entraînement adversarial améliore la défense de l'IA contre les attaques trompeuses en utilisant la mesure SDI.
Olukorede Fakorede, Modeste Atsague, Jin Tian
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Les attaques adversariales mettent en danger la sécurité des grands modèles de langage, risquant la confiance et l'exactitude.
Atmane Ayoub Mansour Bahar, Ahmad Samer Wazan
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Un nouveau cadre combine l'apprentissage fédéré et la blockchain pour améliorer la confidentialité et la sécurité.
Ervin Moore, Ahmed Imteaj, Md Zarif Hossain
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Découvrez comment RVPT améliore la sécurité de l'IA contre les menaces cachées.
Zhifang Zhang, Shuo He, Bingquan Shen
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Apprends tout sur les méthodes de protection des données et les menaces dans le paysage de l'apprentissage automatique.
Yihan Wang, Yiwei Lu, Xiao-Shan Gao
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Des stratégies proactives utilisant l'IA visent à renforcer la sécurité du cloud contre les menaces émergentes.
Yuyang Zhou, Guang Cheng, Kang Du
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De nouvelles stratégies en apprentissage automatique améliorent les défenses contre les attaques par canaux auxiliaires.
Tun-Chieh Lou, Chung-Che Wang, Jyh-Shing Roger Jang
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Découvre les astuces derrières les attaques adversariales sur les modèles d'IA.
Mohamed Djilani, Salah Ghamizi, Maxime Cordy
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Des méthodes innovantes émergent pour lutter contre la montée des deepfakes réalistes.
Yi Zhang, Weize Gao, Changtao Miao
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