Informatica - Crittografia e sicurezza

Svelare i rischi dovuti agli attacchi backdoor sui sistemi intelligenti.

Un nuovo metodo combina spiegabilità e privacy nel clustering per ottenere migliori informazioni dai dati.

Una nuova tecnica mette in evidenza le vulnerabilità nei sistemi di intelligenza artificiale avanzata che combinano immagini e testo.

Un nuovo sistema affronta potenziali problemi nelle regole di attivazione dei trigger IoT per le case intelligenti.

Un metodo avanzato per stimare la frequenza proteggendo la privacy dei dati.

Scopri i cookie, i loro rischi e come proteggere la tua privacy.

Uno studio su come preservare la privacy mentre si analizzano dati sensibili usando tecniche di privacy differenziale.

Ehi, presentiamo GENIE, un metodo di watermarking per proteggere le reti neurali grafiche dai furti.

Un nuovo metodo migliora gli attacchi mirati usando campioni semplici nelle reti neurali.

Nuovo metodo rivela vulnerabilità nei modelli di pre-addestramento Vision-Language tramite perturbazioni avversarie universali.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle vulnerabilità microarchitettoniche nei sistemi informatici.

Un nuovo metodo aiuta le organizzazioni a dare priorità alle vulnerabilità del software in modo migliore.

Aegis presenta le catene di espansione per migliorare le capacità e la sicurezza della blockchain.

Un approccio innovativo migliora la rilevazione delle vulnerabilità nella sicurezza del software usando modelli avanzati.

Gli attacchi di jamming possono disturbare i sistemi di generazione aumentata da recupero bloccando le risposte.

Presentiamo un metodo per valutare la resilienza dei modelli contro gli attacchi di avvelenamento dei dati.

Esaminando come i LLM garantiscono la sicurezza e l'impatto dei jailbreak.

Scopri come mantenere una collaborazione sicura tra le parti nella crittografia.

Un nuovo approccio migliora l'affidabilità nei sistemi di comunicazione decentralizzati per una sicurezza migliore.

Un'analisi di come i servizi online gestiscono la privacy dei dati dei bambini.

Questo studio analizza i limiti di precisione e robustezza nei modelli di machine learning.

Esplorare le vulnerabilità nel Federated Learning Personalizzato e i nuovi metodi di attacco backdoor.

Un metodo per migliorare il rilevamento delle intrusioni nella rete affrontando il problema dello sbilanciamento delle classi.

Nuovi metodi migliorano la sicurezza dei sistemi crittografici utilizzando la meccanica quantistica.

Un nuovo modo per trovare vulnerabilità di sicurezza nei processori usando il framework Shesha.

Questo articolo parla dei rischi delle allucinazioni nei pacchetti nei modelli che generano codice.

Usare modelli linguistici per migliorare il rilevamento dei bug nel software e l'efficienza dei test.

Questo articolo parla delle sfide dell'auto-apprendimento delle macchine e di un nuovo approccio per bilanciare privacy e accuratezza.

Strategie per rilevare e combattere i bot evasivi online.

Nuovo benchmark CTIBench valuta l'efficacia dei LLM nell'affrontare le minacce informatiche.

Un nuovo benchmark testa la capacità dei LLM di trovare vulnerabilità nel software.

Un kit di strumenti per valutare la sicurezza dei modelli di linguaggio avanzati.

Indagare le vulnerabilità nei metodi di watermarking audio contro minacce reali.

Uno sguardo ai metodi di sicurezza del kernel per combattere attacchi avanzati come Spectre.

Un nuovo sistema di firma digitale migliora la velocità e la sicurezza nelle applicazioni dei centri dati.

Un metodo che combina SGD e tecniche di privacy per un'analisi dei dati efficace.

Esaminando strategie per combattere il dark pooling negli spazi pubblicitari digitali.

Esaminando il difetto Rowhammer e le sue implicazioni per la sicurezza dei dati.

NutNet migliora i sistemi di rilevamento degli oggetti identificando efficacemente i patch avversari.

Scopri come il calcolo quantistico privato può proteggere i dati sensibili durante calcoli complessi.