Introducendo l'ipervolume avversariale per valutare meglio le prestazioni dei modelli di deep learning.
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Informatica - Crittografia e sicurezza
RSSUn sistema che sfrutta la blockchain per proteggere la proprietà dei contenuti digitali.
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Un metodo adattivo per proteggere la privacy nelle applicazioni smart usando il reinforcement learning.
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Combinare CPABE e OAuth 2.0 per una migliore privacy dei dati sanitari.
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Creare un sistema per confrontare le librerie tra linguaggi di programmazione in modo efficace.
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Esplorare i rischi per la privacy legati agli attacchi di inferenza di appartenenza nel machine learning.
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Migliorare il fuzz testing dei sistemi embedded potenziando i modelli MMIO.
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Un nuovo modello punta a premiare i creatori di NFT nel tempo.
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Automatizzare la risposta agli incidenti migliora la sicurezza e l'affidabilità del servizio nella distribuzione di energia.
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I ricercatori hanno sviluppato una tecnica per aiutare il malware a evitare il rilevamento.
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Nuovi metodi migliorano il watermarking nei modelli di linguaggio grandi mantenendo la qualità del testo.
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Un framework per rilevare anomalie di rete usando solo dati di traffico normali.
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Uno sguardo a come la blockchain migliora la sicurezza e la privacy dei dati nel settore sanitario.
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Questo articolo parla delle crescenti minacce alla cybersecurity nel settore alimentare e agricolo.
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Esplorando le ultime novità sui dati sintetici e le sfide sulla privacy.
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Un nuovo schema migliora la sicurezza e la privacy nelle reti a piccole celle.
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Esaminando l'impatto dei dati pregressi sulla privacy differenziale negli attacchi di ricostruzione delle immagini.
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Uno sguardo alla verifica degli stati grafici e alla sua importanza nella comunicazione quantistica.
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Scopri come gli Attack Trees possono aiutarti a identificare e affrontare le vulnerabilità del sistema.
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Il metodo SNOW-SCA affronta le vulnerabilità nel nuovo standard di crittografia SNOW-V.
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Come migliorare le strategie di difesa informatica usando modelli di gioco e tecniche adattive.
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Ecco un framework per migliorare la rilevazione delle anomalie nei sistemi di Federated Learning.
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Esaminando quanto bene i LLM possono identificare i rischi di adescamento online e fornire consigli.
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Esplorando nuove preoccupazioni sulla privacy nell'uso dei modelli di diffusione.
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Un nuovo allocatore di memoria offre maggiore sicurezza e prestazioni per lo sviluppo software.
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Un nuovo framework migliora l'analisi del flusso di dati nel design del software per una sicurezza migliore.
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Esaminando le vulnerabilità nell'hardware di crittografia post-quantistica e introducendo lo strumento REPQC.
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Questo articolo parla dei metodi per migliorare la resilienza del deep learning agli esempi avversariali.
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Questo articolo esamina il ruolo della teoria dei giochi nella comprensione delle minacce e delle strategie di cybersicurezza.
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Un nuovo modo per trovare campioni di backdoor senza avere dati puliti.
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Un nuovo metodo di watermarking rinforza la protezione dei modelli di machine learning contro il furto.
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Nuovi trojan hardware rappresentano seri rischi nei moderni progetti di CPU.
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Nuovi metodi per creare matrici MDS e matrici MDS involutorie migliorano la sicurezza dei dati.
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La ricerca rivela un attacco efficace sui sistemi LWE con segreti binari sparsi.
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Nuovo modello si adatta alle minacce di avvelenamento dei dati in evoluzione usando strategie di teoria dei giochi interattive.
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Questo documento esamina la fattibilità finanziaria degli LST nei market maker automatizzati.
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Un nuovo design migliora la sicurezza del veicolo tramite sistemi avanzati di rilevamento delle intrusioni.
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Un framework proposto migliora la sicurezza per l'apprendimento federato contro attacchi avversari.
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Esaminando i problemi di memorizzazione nelle immagini generate dall'IA e le loro implicazioni.
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Un nuovo modello migliora la sicurezza dei veicoli identificando modelli di attacco invisibili.
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