Le città ottengono dati di trasporto fondamentali, pur tenendo in conto le preoccupazioni sulla privacy.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Le città ottengono dati di trasporto fondamentali, pur tenendo in conto le preoccupazioni sulla privacy.
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Scopri come la provenienza dei dati migliora la sicurezza nei sistemi IoT.
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Scoprire modi per distinguere le immagini vere da quelle sintetiche è fondamentale.
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Crescono le preoccupazioni per gli attacchi backdoor nei modelli linguistici, che influenzano la sicurezza e l'affidabilità.
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Questo articolo esplora le vulnerabilità dei modelli di intelligenza artificiale legate agli eventi futuri.
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Esaminando l'efficacia della privacy differenziale nella protezione delle identità individuali nei dati SOEP.
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Un nuovo modello migliora il rilevamento in tempo reale degli attacchi informatici sulle reti blockchain.
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Uno sguardo a come l'interpretabilità influisce sulle decisioni dell'IA nella cybersicurezza.
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NFARD offre metodi innovativi per proteggere i diritti d'autore dei modelli di deep learning.
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Affrontare le minacce informatiche alle stazioni di ricarica per veicoli elettrici.
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Creare sistemi che promuovono la sincerità tra gli utenti in varie interazioni digitali.
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Un nuovo modo per garantire l'accesso sicuro a più utenti sui dispositivi IoT.
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Nuovo metodo migliora la sicurezza delle reti neurali usando il calcolo stocastico.
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Questo studio analizza i metodi di watermarking per testi generati da macchine e la loro efficacia contro gli attacchi di rimozione.
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Esplorando l'impatto della blockchain sull'Infrastruttura a Chiave Pubblica.
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Esamina le sfide di sicurezza con il software open-source, specialmente nel linguaggio di programmazione Go.
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Esamina vari attacchi di jailbreak sui modelli di linguaggio e le loro difese.
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Esplorare le minacce ai sistemi DRL nella gestione energetica ciber-fisica.
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Uno sguardo al file system MiniFS e alle sue preoccupazioni di sicurezza.
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Un metodo per proteggere le immagini tramite tecniche di crittografia avanzate.
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Scopri come proteggere i dati CSV con firme digitali.
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Esplorando l'importanza della sicurezza e del feedback degli utenti nelle app di pagamento elettronico.
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AFPNet offre un rilevamento migliorato delle vulnerabilità nei contratti intelligenti usando tecniche di deep learning.
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Uno sguardo ai metodi di analisi di WebAssembly per un'esecuzione sicura.
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Questo studio si concentra sulla rimozione di trojan dannosi nei modelli linguistici di grandi dimensioni utilizzando tecniche di filtraggio.
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Un nuovo modo per migliorare la sicurezza nei protocolli di finanza decentralizzata.
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Le backdoor nei modelli di ML rappresentano minacce serie per la finanza e la salute.
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Scopri il ruolo dell'isogenia nei metodi crittografici moderni usando curve ellittiche.
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Un nuovo modo per migliorare il rilevamento delle intrusioni usando il machine learning.
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Esplorare le sfide e i progressi nella protezione dei dati sensibili mantenendone l'utilità.
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Un nuovo framework migliora la sicurezza e l'efficienza nel machine learning distribuito.
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BoostCom accelera i compiti di confronto in FHE, migliorando l'efficienza per i dati crittografati.
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Le tecniche basate sui dati devono proteggere la privacy mentre identificano le migliori opzioni.
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La sfida di combinare la privacy differenziale con algoritmi sublineari nell'analisi dei dati.
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Un nuovo sistema migliora le interazioni con i gestori di password per un accesso online più sicuro.
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Uno sguardo all'apprendimento federato che combina la privacy differenziale e la blockchain per la sicurezza dei dati.
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Un nuovo framework controlla l'apprendimento in contesto per prevenire abusi nei modelli di intelligenza artificiale.
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Questo studio mostra come gli attacchi non avversariali influenzano gli algoritmi di embedding dei grafi di conoscenza.
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Un nuovo framework valuta i metodi per anonimizzare i dati biometrici per migliorare la privacy.
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Esaminando l'impatto del deep learning sulle tecniche di watermarking e le sfide di sicurezza.
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