Informatica - Crittografia e sicurezza

Un nuovo framework punta a migliorare la gestione delle tasse sulle transazioni nei network blockchain.

La ricerca svela vulnerabilità nella tecnologia di riconoscimento della camminata degli smartphone.

I filigrane possono aiutare a proteggere il copyright nell'addestramento dei modelli AI dimostrando l'uso del testo.

Un nuovo metodo per il rilevamento delle intrusioni nelle Reti di Sensori Wireless usando il machine learning.

Questo articolo esamina la minaccia degli attacchi backdoor sugli agenti dei modelli linguistici.

SPML aumenta la sicurezza dei chatbot monitorando gli input degli utenti e raffinando le definizioni.

Questo articolo esplora come i modelli linguistici possano adottare pregiudizi ideologici dai dati di addestramento.

Esplorare le minacce rappresentate dal avvelenamento indiscriminato dei dati nell'apprendimento auto-supervisionato.

Un sistema per controllare l'equità nell'apprendimento automatico proteggendo la privacy del modello.

Uno studio rivela strategie efficaci per migliorare la caccia alle minacce nella cybersecurity.

Nuova tecnica migliora la rilevazione dei bug nei motori JavaScript usando modelli avanzati.

Esaminando come il fine-tuning aumenta il rischio di rivelare dati di addestramento sensibili.

Un nuovo metodo aumenta la forza e l'accuratezza dei modelli di deep learning.

Esplorando il ruolo delle reticoli nei sistemi crittografici sicuri.

Capire i rischi e le soluzioni per proteggere i servizi essenziali.

Un sistema che tiene d'occhio il traffico di comunicazione per migliorare la sicurezza dei veicoli e proteggere da minacce.

Un nuovo metodo per aggiungere filigrane all'audio creato da modelli di diffusione per proteggere la proprietà.

Questo studio valuta i metodi di machine learning per migliorare i sistemi di rilevamento delle intrusioni.

Esplorando le sfide di sicurezza dell'ingegneria dei prompt con i LLM.

Uno sguardo agli attacchi di ricostruzione e al loro impatto sulla privacy dei dati nel machine learning.

Un nuovo approccio per la rilevazione sicura di anomalie nei dati grafici.

Scopri cos'è il threat modeling e perché è importante nella gestione della sicurezza aziendale.

I curriculum falsi manipolano le piattaforme di lavoro, danneggiando aziende e cercatori.

Valutare l'efficacia delle GNN contro i rischi di sicurezza nei circuiti integrati.

Uno studio sull'uso di DistilBERT per una rilevazione efficace delle email di phishing.

Un nuovo metodo per migliorare l'efficienza nelle indagini sui crimini digitali.

Esaminando le sfide e le soluzioni nel Machine Learning Collaborativo per una maggiore privacy e sicurezza.

Esplorare come l'AI generativa può migliorare la sicurezza della comunicazione e affrontare le minacce emergenti.

Un nuovo metodo di watermarking protegge i modelli linguistici personalizzati da usi non autorizzati.

Un nuovo metodo per migliorare i modelli di machine learning colpiti da dati scadenti.

Un metodo per sistemare i problemi di backdoor nei modelli di base senza perdere funzionalità.

Questo studio svela cosa sanno gli attaccanti negli attacchi avversariali contro i modelli di riconoscimento delle immagini.

Nuovi metodi migliorano la privacy e la precisione negli ambienti di computing sicuri.

SeePrivacy punta a semplificare il modo in cui gli utenti interagiscono con le politiche sulla privacy.

Un attacco cache innovativo sfrutta le politiche di sostituzione per far trapelare informazioni sensibili.

Lo studio valuta l'usabilità dei sistemi di autenticazione basati su onde cerebrali e movimenti oculari.

Esplorando le vulnerabilità nelle prove a conoscenza zero nella crittografia.

Un approccio nuovo per migliorare il rilevamento di malware attraverso un'analisi basata su chunk.

DECORAIT offre ai creatori il controllo sui diritti del loro contenuto digitale.

Un nuovo modo per migliorare la sicurezza dei modelli linguistici senza doverli riaddestrare tanto.