Un aperçu des risques de stockage des métadonnées NFT et des alternatives décentralisées.
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La science de pointe expliquée simplement
Un aperçu des risques de stockage des métadonnées NFT et des alternatives décentralisées.
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Cette recherche explore comment la blockchain peut améliorer la surveillance des services IoT.
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Explorer l'intersection de l'informatique quantique et de l'apprentissage automatique pour la sécurité des données.
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Une nouvelle approche améliore l'efficacité du calcul de la base de réseau en utilisant l'algorithme d'Euclide généralisé.
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Cet article évalue FAST et AEZ pour la performance du chiffrement de disque sur les FPGA.
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Rorqual améliore le traitement des transactions dans la blockchain en utilisant des environnements d'exécution de confiance.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'apprentissage automatique sécurisé en utilisant la DCT avec FHE.
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Une solution innovante améliore la gestion des données de santé et la vie privée grâce à des technologies avancées.
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Apprends comment le QKD à variable continue améliore la distribution de clés sécurisées.
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Examiner les vulnérabilités dans l'EaaS et les nouvelles stratégies de défense avec des watermarks.
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PromptSmooth améliore l'exactitude des Med-VLMs contre les attaques adversariales de manière efficace.
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Des modifications apportées à MOTION2NX améliorent l'efficacité et la sécurité dans les tâches d'inférence d'image.
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Ce protocole améliore l'accessibilité et la sécurité pour les utilisateurs de l'informatique quantique.
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Explorer des fonctions unidirectionnelles avancées pour sécuriser les données contre les menaces quantiques.
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Une nouvelle méthode de compression améliore l'efficacité des requêtes de données privées.
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Apprends comment le watermarking protège les modèles d'IA et défend les droits des créateurs.
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Examiner de nouvelles méthodes pour améliorer l'efficacité et la sécurité des réseaux neuronaux.
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Un cadre pour la vérification à plusieurs niveaux pour améliorer la sécurité des données dans les systèmes décentralisés.
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Les techniques d'anonymisation des locuteurs protègent les infos persos tout en gardant la clarté de la communication.
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Cet article explore le rôle de l'apprentissage profond dans la stéganalyse linguistique.
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Découvrir des méthodes sécurisées pour le partage de données dans des systèmes de communication avancés.
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Améliorer l'efficacité dans le traitement sécurisé des tâches d'apprentissage machine.
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Examiner comment des points de données importants attirent plus de risques de sécurité dans le machine learning.
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Une nouvelle méthode pour évaluer la robustesse des classificateurs ML en utilisant la distance d'adversaire.
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Un nouveau système améliore la façon dont les organisations créent des politiques de contrôle d'accès.
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L'intégration de l'intelligence artificielle dans le SMO d'O-RAN booste la gestion et les performances du réseau.
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Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'extraction de modèles des réseaux neuronaux quantiques.
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Les Bloom Filters apprenants améliorent la sécurité des données tout en réduisant les faux positifs.
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Les codes pseudorandom garantissent une transmission de données sécurisée et protègent contre les erreurs.
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Une étude sur comment les assistants vocaux profilent les utilisateurs et les soucis de vie privée qui vont avec.
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Cet article présente Reverso, une méthode pour améliorer l'efficacité du protocole QUIC.
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Examiner les problèmes de sécurité clés liés aux grands modèles de langage en IA.
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Un nouveau cadre améliore les recommandations tout en protégeant la vie privée des utilisateurs.
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Découvre comment la PQC renforce l'apprentissage fédéré face aux menaces quantiques.
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Découvre comment le machine unlearning améliore la vie privée dans les modèles d'apprentissage automatique.
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Découvre des méthodes pour sécuriser la communication dans les systèmes distribués contre les écouteurs.
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FreeMark permet de marquer des modèles d'apprentissage profond sans affecter les performances.
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Un coup d'œil sur les risques et les mesures pour protéger les données sensibles.
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Cet article explore comment le QUBO peut améliorer les solutions cryptographiques.
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Les structures de données oblitérées protègent les infos sensibles en cachant les modèles d'accès.
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