Informatica - Crittografia e sicurezza

Un nuovo metodo protegge la privacy degli utenti garantendo al contempo la responsabilità nelle transazioni blockchain.

Un nuovo metodo consente la protezione della privacy nel deep learning tramite approssimazioni polinomiali.

Un nuovo algoritmo semplifica la rappresentazione R1CS per una maggiore chiarezza ed efficienza dei ZKP.

Uno sguardo alla gestione della riservatezza e dell'integrità nei linguaggi di programmazione.

La steganalisi aiuta a scoprire messaggi nascosti nei multimedia, garantendo comunicazioni sicure.

I nuovi test basati su tendenze migliorano l'affidabilità delle spiegazioni dei modelli di deep learning.

Esplora i problemi di sicurezza del cloud computing e come il machine learning aiuta nella protezione.

Esplorare il calcolo multi-party sicuro come soluzione per la privacy nei servizi basati sui dati.

Scopri i token Trapdoor e i rischi che rappresentano per gli investitori.

Esaminando le debolezze nella traduzione automatica attraverso attacchi avversariali.

Un nuovo sistema migliora la sicurezza filtrando le chiamate di sistema non necessarie nelle applicazioni server.

Questo studio valuta l'efficacia dei sistemi di intelligenza artificiale nell'aiutare gli utenti con le politiche sulla privacy.

Questo articolo esamina l'efficacia delle tecniche quantistiche e classiche nella fattorizzazione degli interi.

Una simulazione progettata per studiare la risoluzione dei problemi nei compiti di reverse engineering dell'hardware.

Uno sguardo alle vulnerabilità dei droni consumer più popolari, specialmente quelli di DJI.

Come il transfer learning migliora la rilevazione delle minacce e la privacy nella cybersecurity.

Un nuovo metodo di attacco rivela vulnerabilità nella tecnologia di verifica facciale.

Uno strumento per aiutare gli sviluppatori a seguire le linee guida delle applicazioni vocali.

Modelli di deep learning innovativi migliorano il rilevamento e la risposta agli attacchi DDoS.

Nuovi metodi mirano a proteggere la privacy del parlato nei sistemi di monitoraggio audio.

Un nuovo strumento semplifica la moltiplicazione costante di grandi numeri per migliorare le performance dei sistemi crittografici.

Un nuovo metodo per transazioni online sicure usando la tecnologia quantistica per proteggere compratori e venditori.

La ricerca dimostra come i LLM possano migliorare la privacy mantenendo l'efficacia del modello linguistico.

Questo studio esamina l'uso dei sistemi PIM per migliorare le performance della crittografia omomorfica.

Migliorare i calcoli delle matrici affrontando i ritardatari e potenziando la privacy.

Esplorare le vulnerabilità e le strategie difensive nei sistemi di comunicazione semantica.

Scopri come i PUF migliorano la sicurezza delle informazioni grazie a risposte uniche.

Esaminare metodi e concetti per proteggere messaggi segreti.

Esaminando i rischi di sicurezza degli eseguibili DNN contro attacchi di bit-flip.

Questo articolo parla dei metodi per proteggere i dati degli utenti nei sistemi di raccomandazione.

Fairness as a Service affronta il bias nei sistemi di machine learning in modo sicuro.

Esamina i rischi che gli attacchi backdoor rappresentano per i sistemi di elaborazione del linguaggio naturale.

CToMP offre un nuovo modo per proteggere i sistemi senza pilota dagli attacchi di corruzione della memoria.

Nuovi metodi per preservare la privacy mentre si condivide informazioni tra più gruppi.

Un modo per affrontare le preoccupazioni sulla privacy e l'equità nel machine learning.

Un nuovo metodo che usa le TEE per proteggere i modelli di machine learning nell'apprendimento federato.

Approccio innovativo per comunicazioni sicure in dispositivi IoT con risorse limitate.

Un nuovo metodo di attacco audio mette a rischio i dispositivi controllati vocalmente.

Questo articolo parla dell'efficacia degli strumenti progettati per rilevare attacchi smishing.

Un nuovo framework per rilevare e riparare le vulnerabilità nei contratti smart.