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Enquête sur les effets du PMD sur les méthodes de transfert de données sécurisées.

De nouvelles méthodes améliorent la protection des données tout en gardant l'exactitude des analyses.

CRISP protège les applis cloud contre les attaques de rollback, garantissant l'intégrité et la sécurité des données.

De nouvelles méthodes révèlent des vulnérabilités dans les modèles médicaux grâce à des attaques par porte dérobée.

Un guide pour mieux comprendre la vie privée différentielle et ses implications pour les données personnelles.

Une méthode pour vérifier les identités tout en protégeant les infos personnelles.

Un système flexible améliore l'accès à des infos sensibles pour les utilisateurs de confiance.

Un aperçu de comment l'apprentissage sur l'appareil équilibre la performance des applis et la vie privée des utilisateurs.

MIA-Tuner vise à régler les problèmes de vie privée dans les données d'entraînement des LLM.

Les séquences équilibrées sans collision améliorent les systèmes de communication en empêchant les interférences.

Explore les méthodes et défis pour maintenir des communications sécurisées aujourd'hui.

Cette étude met en évidence les défis de sécurité liés à la persistance des données DRAM dans les systèmes FPGA.

La validation et la confirmation sont super importantes pour des interactions sécurisées sur la blockchain.

S'attaquer aux défis des attaques adverses sur les réseaux de neurones pour les séries temporelles.

De nouvelles méthodes améliorent la défense des modèles d'apprentissage automatique contre les attaques adversariales.

Cette étude examine la fiabilité des modèles de rationalisation face aux attaques adverses.

Examiner la reconnaissance automatique de la parole dans les systèmes judiciaires canadiens et son impact.

Un cadre pour évaluer la sécurité des systèmes SDN dans les centres de données.

Un aperçu des risques de stockage des métadonnées NFT et des alternatives décentralisées.

Cette recherche explore comment la blockchain peut améliorer la surveillance des services IoT.

Explorer l'intersection de l'informatique quantique et de l'apprentissage automatique pour la sécurité des données.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité du calcul de la base de réseau en utilisant l'algorithme d'Euclide généralisé.

Cet article évalue FAST et AEZ pour la performance du chiffrement de disque sur les FPGA.

Rorqual améliore le traitement des transactions dans la blockchain en utilisant des environnements d'exécution de confiance.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'apprentissage automatique sécurisé en utilisant la DCT avec FHE.

Une solution innovante améliore la gestion des données de santé et la vie privée grâce à des technologies avancées.

Apprends comment le QKD à variable continue améliore la distribution de clés sécurisées.

Examiner les vulnérabilités dans l'EaaS et les nouvelles stratégies de défense avec des watermarks.

PromptSmooth améliore l'exactitude des Med-VLMs contre les attaques adversariales de manière efficace.

Des modifications apportées à MOTION2NX améliorent l'efficacité et la sécurité dans les tâches d'inférence d'image.

Ce protocole améliore l'accessibilité et la sécurité pour les utilisateurs de l'informatique quantique.

Explorer des fonctions unidirectionnelles avancées pour sécuriser les données contre les menaces quantiques.

Une nouvelle méthode de compression améliore l'efficacité des requêtes de données privées.

Apprends comment le watermarking protège les modèles d'IA et défend les droits des créateurs.

Examiner de nouvelles méthodes pour améliorer l'efficacité et la sécurité des réseaux neuronaux.

Un cadre pour la vérification à plusieurs niveaux pour améliorer la sécurité des données dans les systèmes décentralisés.

Les techniques d'anonymisation des locuteurs protègent les infos persos tout en gardant la clarté de la communication.

Cet article explore le rôle de l'apprentissage profond dans la stéganalyse linguistique.

Découvrir des méthodes sécurisées pour le partage de données dans des systèmes de communication avancés.

Améliorer l'efficacité dans le traitement sécurisé des tâches d'apprentissage machine.