Informatica - Crittografia e sicurezza

Nuovo metodo per controllare la privacy nel machine learning con una sola esecuzione dell'algoritmo.

Un nuovo strumento migliora il test dei programmi eBPF e identifica vulnerabilità.

FLARE aiuta i dispositivi IoT a gestire il cambiamento dei concetti, garantendo privacy ed efficienza.

L'assicurazione parametrica offre risarcimenti più veloci e maggiore trasparenza grazie alla tecnologia.

Esplora come l'apprendimento federato verticale aumenti la privacy nell'apprendimento automatico.

Un nuovo framework migliora l'inserimento e la rilevazione di hardware Trojan usando il reinforcement learning.

La ricerca presenta protocolli avanzati che usano qubit intrecciati per la verifica sicura delle distanze.

Un nuovo protocollo unisce SGX e SEV per migliorare la sicurezza negli ambienti di calcolo.

Esaminando metodi per garantire comunicazioni wireless sicure usando la sicurezza a livello fisico.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza e la privacy per la gestione dei dati IoT.

Un nuovo metodo potenzia i NODE contro attacchi avversariali usando strati ortogonali e controllo del costante di Lipschitz.

Esaminare l'efficacia dei Sistemi di Rilevamento delle Intrusioni contro un traffico di attacco pesante.

Un framework che usa pochi esempi etichettati per una rilevazione efficace delle anomalie nei grafi.

PrivaScissors riduce al minimo la perdita di dati nell'inferenza collaborativa, migliorando la privacy degli utenti.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui gli attacchi avversari ingannano i modelli di apprendimento automatico.

Un nuovo attacco senza oracolo svela rischi nei metodi di blocco delle serrature per la sicurezza dei chip.

Esplorando i progressi nella crittografia con l'aumento del calcolo quantistico.

Un nuovo metodo consente ai canali quantistici e classici di coesistere in modo sicuro nelle fibre ottiche.

Scopri come POET affronta le sfide della cybersecurity nei sistemi industriali PROFINET.

Un nuovo sistema protegge automaticamente i programmi dalle perdite durante l'esecuzione speculativa.

Uno studio rivela un notevole bias nei metodi di de-identificazione per i nomi clinici.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle attività illegali nelle transazioni Bitcoin.

Un nuovo metodo per addestrare modelli proteggendo i dati sensibili.

Un metodo solido per creare esempi illeggibili per la protezione dei dati.

Nuovo metodo migliora la sicurezza del modello ad albero decisionale e la verifica contro attacchi di evasione.

Nuovi metodi mostrano buone potenzialità nel proteggere i dati personali da usi non autorizzati.

Un metodo di analisi statica migliora l'inferenza del formato dei protocolli per una migliore sicurezza della rete.

Esaminando i pericoli delle estensioni Chrome malevoli che sfruttano l'API Debugger.

Il rilabeling casuale offre un metodo veloce per rimuovere dati nel machine learning.

Scopri come le fattorizzazioni di matrici portano a soluzioni in matematica e crittografia.

Un nuovo fuzzer migliora la sicurezza delle applicazioni web automatizzando la rilevazione delle vulnerabilità.

Nuovi metodi di watermarking proteggono i modelli di diffusione mantenendo la qualità dell'immagine.

Questo studio migliora la crittografia basata su reticoli per una maggiore efficienza e sicurezza nei sistemi digitali.

Un nuovo metodo migliora l'analisi della sicurezza dei protocolli per una protezione migliore.

Valutare le preoccupazioni sulla privacy e le soluzioni nei metodi di Split Learning.

Iniziativa comunitaria per identificare difetti nei modelli di AI da testo a immagine.

DiffProtect punta a proteggere le immagini dal riconoscimento facciale mantenendole comunque belle da vedere.

AGE-FTM offre una soluzione per proteggere la privacy nel riconoscimento facciale.

Esaminare come l'accessibilità varia tra le popolari reti blockchain Proof-of-Stake.

FedVS migliora la velocità di addestramento dei modelli e la privacy nell'apprendimento federato verticale.