Informatica - Crittografia e sicurezza

Le immagini con filigrana nei dataset ostacolano l'accuratezza e le prestazioni del modello.

Un nuovo framework migliora l'efficienza degli attacchi sulle reti neurali grafiche mirando alle vulnerabilità.

SFU permette la rimozione dei dati proteggendo la privacy nel machine learning.

Un nuovo approccio migliora l'efficacia degli esempi avversariali nei sistemi di intelligenza artificiale.

Esplora come la tecnologia blockchain miglior i condivisone dei dati garantendo allo stesso tempo privacy e sicurezza.

Un nuovo metodo sfrutta la causalità per difendersi dalle minacce backdoor nei modelli di deep learning.

Un nuovo metodo protegge la privacy dei giocatori mentre condividono informazioni nei giochi online.

Esaminando l'incrocio tra la privacy differenziale e le sfide di ottimizzazione.

La tecnologia DRAM affronta sfide mentre i ricercatori cercano miglioramenti in prestazioni e affidabilità.

Esplorare le minacce alla cybersecurity affrontate dai veicoli autonomi e l'importanza della protezione dei dati LiDAR.

Nuovo metodo migliora le difese dei modelli multimodali contro attacchi di data poisoning e backdoor.

Esplorando il futuro dei pagamenti digitali sicuri e privati.

Uno studio su come migliorare la gestione delle vulnerabilità nonostante report incompleti.

Un approccio software per proteggere i dati sensibili nei dispositivi IoT a prezzi accessibili.

Avanzamenti nella ricerca per generare immagini sintetiche proteggendo la privacy dei dati personali.

Esplorare le questioni di copyright legate alle immagini generate dall'IA e ai metodi di protezione.

Uno sguardo su come migliorare le pratiche di valutazione per i metodi basati sulla diffusione contro gli attacchi avversariali.

Nuovi metodi quantistici migliorano la sicurezza nelle comunicazioni crittografiche.

Esplorare il ruolo del Problema dello Zaino Compatto nei sistemi di identificazione sicura.

Esplorare la revoca sicura delle chiavi nei sistemi di crittografia quantistica.

Uno sguardo ai progressi nel MDI-QKD asincrono per la condivisione sicura delle chiavi.

vFHE e Blind Hash aumentano la fiducia nei calcoli crittografati, garantendo la privacy dei dati.

Uno studio su come VGG-16 risponde agli attacchi avversariali.

Impara come le immagini possono essere nascoste nell'audio usando tecniche avanzate.

Esplorare i vantaggi e le sfide della crittografia omomorfica nell'elaborazione dei dati.

Un nuovo modo per condividere le chiavi in modo sicuro tra robot mobili e i loro controller.

Nuove strategie per proteggere le reti neurali profonde da usi non autorizzati.

Un nuovo predittore protegge la guida automatizzata dagli ostacoli manipolati.

Un nuovo approccio migliora la qualità delle raccomandazioni proteggendo la privacy degli utenti.

Questo nuovo sistema protegge le firme digitali dai rischi del calcolo quantistico.

SSL-Cleanse affronta gli attacchi Trojan nei modelli di apprendimento auto-supervisionato.

Scopri come il passaggio di Ethereum a PoS cambia le ricompense e le prestazioni dei validator.

La ricerca rivela un metodo per migliorare l'efficacia degli esempi avversariali nel prendere in giro i modelli di machine learning.

Uno sguardo a come i dati influenzano la capacità dei modelli di machine learning di resistere agli attacchi avversari.

Questo studio esplora gli attacchi di spoofing LiDAR e le loro implicazioni per le auto a guida autonoma.

Usare la blockchain e le prove a zero conoscenza per migliorare fiducia e riservatezza nelle collaborazioni.

Un nuovo approccio affronta le preoccupazioni sulla privacy nell'imaging retinico mantenendo i dettagli clinici.

Scopri come riconoscere le app mobili che potrebbero violare la privacy.

Uno sguardo a come i dataset pubblici migliorano le informazioni sui dati privati mantenendo la privacy.

Uno sguardo al ruolo di Cyberlogic nella gestione delle transazioni digitali sicure.