Informatica - Crittografia e sicurezza

Esplorando il cambiamento digitale e il suo impatto sulla cybersecurity marittima.

Quest'articolo parla dell'importanza degli algoritmi di hashing nella tecnologia blockchain.

Un nuovo metodo per confrontare i meccanismi di privacy nel machine learning.

La ricerca rivela metodi automatici per monitorare efficacemente la censura sul web.

Esaminando la vulnerabilità delle reti neurali a piccole variazioni nell'input.

Nuovi metodi migliorano gli attacchi black-box usando dati non etichettati per il machine learning.

Esplorare le vulnerabilità presenti nel codice generato dai modelli linguistici.

Un nuovo modo per migliorare la sicurezza nel federated learning contro gli attacchi backdoor.

CEIPA aiuta a scoprire vulnerabilità nei modelli linguistici di grandi dimensioni per migliorare la loro sicurezza.

Uno sguardo all'attestazione remota collettiva e al suo impatto sulla sicurezza dei dispositivi IoT.

Uno sguardo alla generazione di dati sintetici per la mobilità urbana e le sfide della privacy.

Un metodo che riduce i gesti necessari per l'iscrizione biometrica attraverso dati sintetici.

I MLLM affrontano nuove minacce poiché i prompt sicuri possono essere rifiutati falsamente.

Nuovi metodi stanno garantendo la privacy nella ricerca sui dati genetici.

Emergere uno strumento potente per un'analisi approfondita delle transazioni dei contratti smart.

Esplorando nuovi approcci per migliorare la sicurezza del DRAM contro le minacce di Rowhammer.

Garantire la privacy degli acquirenti è fondamentale mentre i mercati dei dati crescono.

Esaminando il ruolo e l'impatto degli kill switches per i contratti smart.

IdentityChain unisce privacy e conformità per una gestione sicura dell'identità.

Il matching vocale preset migliora la traduzione del parlato, garantendo privacy e riducendo i rischi.

CICAPT-IIoT aiuta a rilevare minacce informatiche avanzate nelle reti IoT industriali.

Questo articolo parla di metodi di riaddestramento usando le previsioni dei modelli per una maggiore precisione.

Questo articolo esamina come la preparazione dei dati influisca sul machine learning nella cybersecurity.

Un nuovo modo per dimostrare il possesso di modelli linguistici.

Questo articolo parla di come proteggere le GNN dagli attacchi di avvelenamento dei dati e dai backdoor.

Esplorare i rischi per la privacy nei dati sintetici e introdurre l'Indice di Plagio Dati.

Analizzando tecniche di attacco backdoor clean-label efficaci nel machine learning.

La crittografia della memoria offre un modo nuovo per tenere i dati del cloud sicuri ed efficienti.

L'augmentazione dei dati migliora l'accuratezza della valutazione delle vulnerabilità software nonostante l'imbalance nei dati.

Un sistema per identificare video fuorvianti usando i modelli di traffico.

Esporre come gli strumenti di terze parti possano compromettere la privacy degli utenti.

Esaminando gli aspetti di sicurezza di WebAssembly e le sue vulnerabilità.

Uno studio svela i rischi per la sicurezza derivanti dal data poisoning nei modelli di linguaggio grandi.

Esaminando le vulnerabilità e i potenziali attacchi sulla tecnologia NeRF.

Un nuovo framework migliora la sicurezza dei dati per le applicazioni AI.

MaskedHLS offre una soluzione per costruire hardware sicuro che si protegge dagli attacchi laterali di potenza.

Il dataset TGIF aiuta a rilevare tecniche avanzate di manipolazione delle immagini.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza nei sistemi di raccomandazione attraverso un efficace watermarking.

Un nuovo metodo migliora il watermarking senza compromettere la qualità del testo.

Un nuovo algoritmo semplifica le operazioni di modulo, utile per la crittografia e i calcoli sui numeri primi.