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L'apprentissage fédéré fait face à de nouvelles attaques par empoisonnement, menaçant la sécurité des technologies de conduite autonome.

De nouveaux algorithmes améliorent l'efficacité des opérations matricielles en cryptographie homomorphe.

De nouvelles méthodes améliorent les taux de téléchargement et l'efficacité dans le partage secret.

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Apprends comment le partage secret protège les infos sensibles grâce à des parts distribuées.

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Une nouvelle approche pour s'assurer que les modèles de langage gèrent les données sensibles de manière sécurisée.

Aborder la fiabilité, la généralisabilité et la confidentialité dans le Graph ML.

SPSG améliore l'efficacité du vol de modèle en utilisant des superpixels et des gradients d'échantillons.

Un aperçu de la confidentialité différentielle et de son application dans l'apprentissage automatique.

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Combiner des méthodes classiques et quantiques pour des communications satellites sécurisées.

De nouveaux protocoles améliorent la sécurité des communications quantiques contre l'écoute clandestine.

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De nouvelles méthodes dans le cryptage basé sur le code améliorent efficacement la protection des données.

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Une étude évalue comment les modèles quantiques et classiques réagissent aux attaques adversariales.

Un aperçu de comment les exemples adversariaux défient les modèles d'IA.

Une nouvelle méthode renforce la fiabilité des résultats de l'IA dans des environnements blockchain.

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Un défi mondial met en avant l'apprentissage fédéré pour la classification de la densité mammaire.

Une nouvelle méthode garantit la confidentialité tout en récoltant des données utiles des appareils intelligents.

Cette étude examine comment de petits changements peuvent induire en erreur les CNN dans des tâches critiques.

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Présentation de RobustKD, une méthode pour améliorer la sécurité des modèles contre les attaques par porte dérobée.