Informatica - Crittografia e sicurezza

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

Questo articolo esamina l'unlearning delle macchine nei grandi modelli di linguaggio.

Secure Scattered Memory protegge i contenuti dei dati e i modelli di accesso in modo efficace.

Un nuovo sistema migliora l'accuratezza dell'identificazione e la privacy dei dati per la tecnologia indossabile.

Affrontare le preoccupazioni sulla privacy nel machine learning con tecniche efficaci.

Questo articolo esamina i problemi con il watermarking dell'IA e suggerisce miglioramenti per la sicurezza.

Affrontare la sfida della privacy nelle decisioni basate sui dati per la salute.

ChainBoost migliora l'efficienza e la sicurezza nei mercati delle risorse blockchain.

Esplorando come dimensioni di batch più grandi migliorano la privacy differenziale nel machine learning.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento del phishing e la comprensione da parte degli utenti.

Uno sguardo a come il deep learning migliora i sistemi di rilevamento delle intrusioni.

FedReview migliora l'apprendimento federato rifiutando aggiornamenti di modello dannosi.

Esaminando le sfide della privacy differenziale nei sistemi di apprendimento online.

Esplorare i rischi di privacy e sicurezza legati ai Grand Modelli di Linguaggio.

Quest'articolo parla di problemi di performance e soluzioni nelle blockchain pubbliche.

Esplorando metodi di privacy differenziale locale per un'analisi sicura dei grafi.

Una nuova prospettiva per scoprire minacce nascoste nel design dell'hardware.

Questo articolo parla delle funzioni unidirezionali e dei rompicapi nella crittografia quantistica.

I prove di zero-conoscenza quantistici potrebbero cambiare il modo in cui garantiamo la privacy e la sicurezza online.

Dobbiamo migliorare la sicurezza dei sistemi industriali e spaziali contro le minacce moderne.

Esplora le minacce per la privacy e la sicurezza della tecnologia controllata da voce.

Uno sguardo alle tecniche di valutazione della complessità per strumenti di sicurezza e metriche.

Un nuovo metodo rivela le minacce agli attacchi backdoor nel machine learning senza accesso a dati sensibili.

AerisAI migliora la collaborazione tra AI proteggendo la privacy dei dati con metodi decentralizzati.

Un nuovo approccio riduce i rischi di RowHammer in DRAM con costi contenuti.

Un nuovo metodo aiuta a identificare vulnerabilità nascoste nei modelli biometrici.

Questo articolo parla del disturbo da lettura nel DRAM e presenta una nuova soluzione.

La piattaforma decentralizzata punta a garantire un feedback autentico degli utenti.

Un nuovo approccio migliora il rilevamento di minacce cyber sottili utilizzando metodi di dati avanzati.

Esplorare metodi di privacy differenziale nel reinforcement learning per proteggere dati sensibili.

Un nuovo sistema per identificare le email di phishing con alta precisione e ragionamenti chiari.

Nuovi metodi mettono al sicuro i dati nell'IA mentre garantiscono calcoli efficaci.

Parlando di privacy e giustizia nel machine learning attraverso la privacy differenziale e il rischio del gruppo peggiore.

Una panoramica sulle dApp, la loro struttura, vulnerabilità e prospettive future.

Nuovi algoritmi migliorano la privacy e l'accuratezza in scenari di dati sparsi.

Ruledger offre una soluzione sicura per le vulnerabilità dei sistemi di smart home.

Esaminare come i modelli di linguaggio grandi possono migliorare le indagini forensi digitali.

Esaminando l'efficacia e le vulnerabilità del watermarking nei contenuti generati dall'IA.

AutoRobust utilizza l'apprendimento per rinforzo per potenziare i sistemi di rilevamento malware contro le tattiche avversarie.

Nuovi metodi garantiscono sicurezza per compratori e venditori nei mercati online.