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FernUniversität bosse sur une infrastructure LLM ouverte pour soutenir l'éducation.

Un nouvel algorithme améliore l'échange de données entre les véhicules tout en garantissant la confidentialité.

Examen de la sécurité de SHA-256 et des récentes techniques de recherche de collisions.

De nouvelles méthodes hybrides améliorent l'efficacité de la factorisation d'entiers pour la cryptographie.

Une nouvelle approche pour garantir la confidentialité tout en maintenant l'utilité du texte dans les modèles de traitement du langage naturel.

La communication quantique permet une transmission de données sécurisée en utilisant les principes de la mécanique quantique.

Un cadre pour la vérification formelle des algorithmes obfusqués pour protéger les données sensibles.

Une méthode pour compresser des images tout en garantissant leur sécurité pendant la transmission.

Un nouveau système améliore le traitement des données tout en garantissant la vie privée des utilisateurs et l'utilisation efficace des ressources.

Des chercheurs étudient des méthodes pour sécuriser des infos sensibles dans les modèles de classification de texte.

Explorer les attaques par backdoor et les méthodes de réduction de graphes dans les GNN.

Un aperçu de comment la mécanique quantique améliore le partage d'informations sécurisées.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour protéger les données confidentielles dans les applications de messagerie.

Un aperçu des risques pour la vie privée et des stratégies pour une utilisation responsable de l'IA.

Examen des attaques d'inférence d'appartenance sur les modèles de prévision de séries chronologiques dans le secteur de la santé.

Un aperçu des méthodes de communication sécurisées pour les drones face à la montée des menaces.

Explorer comment la blockchain peut améliorer la confiance et l'efficacité dans les essais cliniques.

Cette étude examine les méthodes de filigrane pour les textes générés par machine et leur efficacité contre les attaques de suppression.

Utiliser des drones pour la communication sécurisée pendant les urgences.

Un cadre pour utiliser des modèles de langage directement sur les smartphones pour des services sécurisés et personnalisés.

Examiner les vulnérabilités des modèles de langage clinique et leur impact sur la sécurité des patients.

Apprends à sécuriser les données CSV avec des signatures numériques.

Explorer l'importance de la sécurité et des retours utilisateurs dans les applis de paiement.

Examiner les vulnérabilités des modèles légers face aux attaques adversariales.

De nouvelles perspectives sur les classificateurs robustes améliorent leur capacité à résister aux attaques.

Un nouveau cadre améliore la sécurité et l'efficacité dans l'apprentissage automatique distribué.

BoostCom accélère les tâches de comparaison en FHE, rendant l'efficacité pour les données chiffrées mieux.

Cette nouvelle méthode améliore la sécurité des communications grâce à des antennes réglables dans les réseaux sans fil.

Un aperçu de l'apprentissage fédéré combinant la confidentialité différentielle et la blockchain pour la sécurité des données.

Un nouveau cadre contrôle l'apprentissage en contexte pour éviter les abus dans les modèles d'IA.

Cette étude montre comment les attaques non hostiles affectent les algorithmes d'embedding de graphes de connaissances.

Un design pratique pour sécuriser les applications LLM en fonction des rôles des utilisateurs.

Un design TEE unifié améliore la collaboration entre le CPU et le NPU pour un calcul sécurisé.

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

Explorer les avantages et les évolutions des systèmes de communication quantique utilisant l'intrication.

Cet article parle de l'importance des algorithmes de hachage dans la technologie blockchain.

Examiner la vulnérabilité des réseaux de neurones face à de petits changements d'entrée.

Des recherches révèlent de nouveaux algorithmes qui améliorent la sécurité du chiffrement RSA grâce à de meilleures techniques de factorisation.

Une nouvelle méthode vise à sécuriser l'apprentissage semi-supervisé contre les menaces de backdoor.

Une nouvelle méthode améliore les attaques adversariales sur les modèles 3D en utilisant des techniques de diffusion.