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La recherche développe des méthodes pour vérifier l'intégrité des données grâce à des tests d'accord.

Apprends comment les nouvelles techniques améliorent la vérification et la découverte des contraintes de déni.

Une étude sur l'allocation des ressources contre les attaques furtives dans des systèmes interconnectés.

Examiner les effets de la duplication de code entre les datasets sur les métriques de performance des modèles.

Apprends des méthodes pour tester si les données manquantes sont aléatoires en utilisant des matrices de covariance.

TransTroj améliore les attaques via backdoor, rendant les trucs plus efficaces et plus résistants à la détection.

Apprends comment l'attestation à distance garantit la confiance du système et empêche la falsification des preuves.

Cette étude évalue les méthodes traditionnelles et basées sur les arbres pour gérer les données manquantes.

Le poisoning des données menace l'intégrité des systèmes d'apprentissage en contexte, révélant des vulnérabilités cachées.

La contamination des données dans les modèles de langage pose de sérieux problèmes de confiance pour les évaluations.

Investiguer les risques de sécurité et les méthodes de détection pour les modèles de diffusion.

Examen des risques de contamination des données dans les modèles de langage à source fermée.

Explorer des méthodes améliorées pour la correction d'erreurs en informatique quantique.

Les portes dérobées architecturales posent de graves risques de sécurité dans les réseaux de neurones, restant souvent indétectées.

Un aperçu de comment la résilience des bases de données impacte la gestion des données et le traitement des requêtes.

Cet article passe en revue les problèmes liés au filigrane de l'IA et suggère des améliorations pour la sécurité.

Une nouvelle approche réduit les risques de RowHammer dans la DRAM à moindre coût.

Cet article parle de la perturbation de lecture dans la DRAM et présente une nouvelle solution.

Une nouvelle méthode améliore le nettoyage des données tout en maintenant l'équité dans les modèles d'apprentissage automatique.

ImgTrojan manipule les VLM en utilisant des données d'entraînement trompeuses.

De nouvelles méthodes améliorent le marquage des grandes modèles de langage tout en préservant la qualité du texte.

Découvrez les dernières avancées en matière de correction d'erreurs pour les technologies de mémoire modernes.

Une nouvelle méthode pour retrouver des échantillons backdoor sans avoir besoin de données propres.

Améliorer la transparence est super important pour avoir des recherches scientifiques crédibles et des résultats fiables.

FastFlip aide les développeurs à trouver et analyser rapidement les erreurs de logiciel.

Une nouvelle méthode pour protéger les modèles d'apprentissage automatique des attaques de données malveillantes.

Un cadre combinant le fingerprinting des appareils et le watermarking pour des images médicales sécurisées.

Cet article présente un test de manipulation pour comprendre les effets des traitements dans des contextes complexes.

Une nouvelle méthode pour confirmer l'intégrité SQL basée sur des règles OCL.

La recherche met en avant les vulnérabilités des systèmes MNMT face aux attaques par backdoor.

Explorer le rôle du code de Bacon-Shor dans l'amélioration de la correction d'erreurs quantiques.

Un outil simplifie l'évolution du schéma de la base de données tout en garantissant l'intégrité.

Un nouvel outil vise à identifier les études problématiques en recherche sur la santé.

Présentation d'un cadre pour des tests statistiques résilients contre les valeurs aberrantes et les instruments faibles dans la recherche.

Méthodes pour gérer les valeurs aberrantes efficacement dans l'analyse de données.

DeepJSCC améliore la qualité d'image dans les réseaux de relais, intégrant la transmission avec l'apprentissage profond.

Découvrez une façon plus efficace de gérer les données manquantes dans la recherche.

L'authentification quantique offre une méthode sécurisée pour vérifier des données en utilisant la mécanique quantique.

Apprends sur les codes localement corrigeables et leur impact sur la correction d'erreurs.

Cette étude développe des algorithmes pour améliorer la résistance des systèmes distribués aux appareils défaillants.