Informatica - Crittografia e sicurezza

Uno sguardo alle vulnerabilità dei droni consumer più popolari, specialmente quelli di DJI.

Come il transfer learning migliora la rilevazione delle minacce e la privacy nella cybersecurity.

Un nuovo metodo di attacco rivela vulnerabilità nella tecnologia di verifica facciale.

Uno strumento per aiutare gli sviluppatori a seguire le linee guida delle applicazioni vocali.

Modelli di deep learning innovativi migliorano il rilevamento e la risposta agli attacchi DDoS.

Nuovi metodi mirano a proteggere la privacy del parlato nei sistemi di monitoraggio audio.

Un nuovo strumento semplifica la moltiplicazione costante di grandi numeri per migliorare le performance dei sistemi crittografici.

Un nuovo metodo per transazioni online sicure usando la tecnologia quantistica per proteggere compratori e venditori.

La ricerca dimostra come i LLM possano migliorare la privacy mantenendo l'efficacia del modello linguistico.

Questo studio esamina l'uso dei sistemi PIM per migliorare le performance della crittografia omomorfica.

Migliorare i calcoli delle matrici affrontando i ritardatari e potenziando la privacy.

Esplorare le vulnerabilità e le strategie difensive nei sistemi di comunicazione semantica.

Scopri come i PUF migliorano la sicurezza delle informazioni grazie a risposte uniche.

Esaminare metodi e concetti per proteggere messaggi segreti.

Esaminando i rischi di sicurezza degli eseguibili DNN contro attacchi di bit-flip.

Questo articolo parla dei metodi per proteggere i dati degli utenti nei sistemi di raccomandazione.

Fairness as a Service affronta il bias nei sistemi di machine learning in modo sicuro.

Esamina i rischi che gli attacchi backdoor rappresentano per i sistemi di elaborazione del linguaggio naturale.

CToMP offre un nuovo modo per proteggere i sistemi senza pilota dagli attacchi di corruzione della memoria.

Nuovi metodi per preservare la privacy mentre si condivide informazioni tra più gruppi.

Un modo per affrontare le preoccupazioni sulla privacy e l'equità nel machine learning.

Un nuovo metodo che usa le TEE per proteggere i modelli di machine learning nell'apprendimento federato.

Approccio innovativo per comunicazioni sicure in dispositivi IoT con risorse limitate.

Un nuovo metodo di attacco audio mette a rischio i dispositivi controllati vocalmente.

Questo articolo parla dell'efficacia degli strumenti progettati per rilevare attacchi smishing.

Un nuovo framework per rilevare e riparare le vulnerabilità nei contratti smart.

Un nuovo metodo combina TEE e circuiti offuscati per migliori prestazioni nei compiti cloud.

AIDPS migliora la sicurezza per le reti di sensori sottomarini contro vari attacchi.

Uno sguardo al fingerprinting dei dispositivi e a un metodo per proteggere la privacy degli utenti.

Nuovo metodo migliora la rilevazione di attacchi sconosciuti negli ambienti IoT.

Questo articolo esamina il ruolo delle PET nel rispetto della privacy dei dati e le loro applicazioni.

Esaminando le complessità della privacy dei dati e del disimparare nel machine learning.

Un metodo che combina il Split Learning con la crittografia omomorfa migliora la privacy nell'apprendimento automatico.

Un metodo per ottimizzare le impostazioni della privacy per una migliore protezione dei dati e utilità.

La ricerca mostra delle lacune nel modo in cui i modelli di tavola vengono testati e valutati.

Un nuovo framework garantisce che le risposte dei dati sintetici siano affidabili per la ricerca.

Un framework per garantire la privacy degli utenti nei GNN mantenendo l'accuratezza.

Un metodo chiamato HINT protegge l'apprendimento automatico dagli attacchi di dati dannosi.

Presentiamo XFedHunter per rilevamento e analisi avanzati degli attacchi APT nelle reti.

VulnSense usa metodi avanzati per rilevare vulnerabilità nei contratti smart di Ethereum.