Informatica - Crittografia e sicurezza

Uno sguardo ai rischi per la privacy e ai metodi sicuri per l'IA generativa.

Impara a proteggere i modelli linguistici dalla manipolazione e assicurati risposte sicure.

Un nuovo metodo prevede i rischi di memorizzazione nei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni per migliorare la privacy.

Una panoramica dei metodi tradizionali e di deep learning nella sicurezza delle reti.

La ricerca mostra che ci sono punti deboli nella rilevazione della tossicità online usando tecniche di arte ASCII.

Nuovi algoritmi migliorano la risoluzione di equazioni intere fondamentali per la crittografia.

Gli strumenti automatizzati sono fondamentali per verificare la sicurezza hardware nei dispositivi moderni.

Esaminando come i dati di addestramento influenzano le uscite dei modelli linguistici e le misure di sicurezza.

Nuovi metodi migliorano la verifica dell'uso dei dati nei sistemi di Federated Learning.

Uno studio che confronta le minacce alla privacy nei reti neurali spiking e artificiali.

Un nuovo metodo protegge l'apprendimento decentralizzato dagli attacchi di avvelenamento dei dati.

Un framework che usa MLP e SVM identifica il malware Android in modo efficace.

Un nuovo metodo per migliorare la resilienza del Federated Learning contro gli attacchi ai dati.

Capire le complicazioni nel dimostrare l'uso dei dati nell'addestramento dell'IA.

Un nuovo approccio migliora il rilevamento del malware e resiste agli attacchi avversari.

Uno sguardo alle sfide e soluzioni del federated learning per mantenere la privacy dei dati e l'accuratezza dei modelli.

Un nuovo metodo solleva preoccupazioni per la sicurezza nei sistemi EEG, evidenziando nel contempo potenziali usi protettivi.

Presentiamo una soluzione di archiviazione su misura per blockchain consortili come Hyperledger Fabric.

Nuovo metodo di allenamento migliora la sicurezza e le performance dei LLM.

Un nuovo sistema per verificare la sicurezza dei dispositivi IoT senza sforzo.

Esaminando le vulnerabilità della privacy nell'apprendimento federato e le loro implicazioni per la sicurezza dei dati.

Scopri DeFi e le sfide del Maximal Extractable Value.

Esplora come i nuovi standard di crittografia proteggono i nostri dati dalle minacce quantistiche.

L'adattamento personalizzato per il cliente migliora l'efficienza dell'apprendimento federato e la privacy.

I test automatici migliorano la sicurezza nei sistemi sanitari, affrontando le minacce informatiche in evoluzione.

Scopri i proof di archiviazione e il loro ruolo nell'ecosistema di Ethereum.

Un nuovo metodo protegge i dati sensibili nell'ottimizzazione QUBO.

Nuovi metodi per le firme digitali puntano a rimanere al sicuro dai rischi del calcolo quantistico.

Uno sguardo a come l'apprendimento federato migliora la cura dei pazienti mantenendo la privacy.

MASA offre una soluzione per migliorare la sicurezza nei sistemi di Federated Learning.

Non tutti gli SSD NVMe sono sicuri; alcuni potrebbero mettere a rischio i tuoi dati.

Scopri come MAP Protocol sta colmando le lacune della blockchain per transazioni senza intoppi.

Esplora come funziona Bitcoin e le minacce che affronta.

Esaminare i rischi e le soluzioni per la sicurezza della memoria nei dispositivi IoT.

WaKA svela come i punti dati influenzano i modelli mentre valuta i rischi per la privacy.

Scopri come RA-WEBs migliora la sicurezza dei servizi web usando Ambienti di Esecuzione Fidati.

Un nuovo metodo per proteggere i contatori intelligenti dagli attacchi FDI, mantenendo la privacy.

SAGIN e i nuovi metodi di apprendimento promettono un futuro connesso.

I ricercatori presentano un approccio economico ai rischi per la privacy nei modelli di linguaggio ampi.

Uno sguardo ai rischi del DeFi e alla necessità di strumenti di sicurezza migliori.