Esplorare i vantaggi di un euro digitale offline per transazioni sicure.
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Informatica - Crittografia e sicurezza
RSSUn framework per condividere in modo sicuro le informazioni sanitarie proteggendo la privacy del paziente.
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STRIDE prevede in modo efficiente i nomi e i tipi delle variabili persi nel software decompilato.
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Uno sguardo a come i modelli di linguaggio possono far trapelare dati sensibili.
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Questo articolo esamina i rischi legati ai LLM e propone modi per migliorare la sicurezza.
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Esplorando attacchi backdoor e metodi di riduzione dei grafi nelle GNN.
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Uno sguardo a come la meccanica quantistica migliora la condivisione sicura delle informazioni.
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La autocalibrazione semplifica l'inserimento del PIN e migliora la sicurezza senza configurazioni complicate.
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Questo studio esamina i problemi di privacy e i metodi di protezione per i classificatori AI.
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Questo studio valuta modelli avanzati per generare dati di viaggio falsi e le loro applicazioni pratiche.
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Questo approccio usa l'auto-valutazione per difendersi da output nocivi nei modelli linguistici.
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Esplorando modelli di machine learning e nuovi dataset per una sicurezza migliore.
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Un sistema di rilevamento potenzia la sicurezza dei veicoli contro le minacce informatiche usando tecniche avanzate.
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Zero-X migliora la cybersecurity per i veicoli connessi contro le minacce emergenti.
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Questa ricerca esamina l'efficacia del Random Forest nel rilevare anomalie di rete.
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Una panoramica sulla sicurezza del mempool e le misure proposte per prevenire gli attacchi di espulsione.
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AntibotV affronta le minacce di malware dei bot nelle auto connesse attraverso un monitoraggio avanzato.
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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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