Informatica - Crittografia e sicurezza

Un nuovo modo per proteggere la privacy delle immagini nella tecnologia senza compromettere le performance del modello.

Esaminando i protocolli di apprendimento federato per migliorare la privacy e al contempo aumentare l'accuratezza del modello.

Un approccio innovativo per sfruttare i modelli di linguaggio attraverso la generazione di testo avversariale.

Esplorare un nuovo approccio per una tecnologia blockchain più green.

Valutare come il data poisoning influisce sui metodi di valutazione delle politiche.

Uno sguardo alla semantica delle risorse e alle sue applicazioni nella modellazione dei sistemi.

Un nuovo strumento punta a rimuovere i dati nascosti dai file STL nella stampa 3D.

Un metodo per proteggere la privacy mentre si condividono informazioni sui dati tra i gruppi.

Automatizzare la creazione di grafici in honeyfiles migliora le misure di cybersecurity contro le minacce informatiche.

Un metodo di deep learning migliora la rilevazione delle vulnerabilità nel software in codice mai visto prima.

Esaminando la crescita del Femtech e le preoccupazioni per la privacy associate.

Sviluppare sistemi di controllo resilienti è fondamentale per proteggere le infrastrutture critiche.

Impara a riconoscere le chiamate audio fake con tecniche innovative di sfida-risposta.

Migliorare gli strumenti per rilevare il linguaggio dannoso negli spazi online è fondamentale per la sicurezza.

Esaminando un nuovo metodo per sfruttare le debolezze dei modelli linguistici usando lingue a bassa risorsa.

Esplorare le sfide di sicurezza poste dall'apprendimento auto-supervisionato e dagli attacchi backdoor senza etichette.

Le banche devono affrontare delle sfide nel condividere i dati di trading, mantenendo la privacy dei clienti.

Nuovi algoritmi migliorano la privacy e l'ottimizzazione nei modelli di machine learning.

Uno studio sulla chiarezza e accettazione degli Attack-Defense Trees tra gli utenti.

Analizzare minacce e difese nel federated learning contro attacchi malevoli.

IBis offre una soluzione blockchain per i diritti d'autore nell'uso dei dati AI.

Introducendo un metodo per le One Time Pads che garantisce la sicurezza e l'integrità dei messaggi.

EncDB offre una sicurezza e un'efficienza migliori per gestire dati criptati nel cloud.

Esplorando come i modelli generativi possano infrangere in modo sottile le leggi sul copyright.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza dei dati per i dispositivi IoT mantenendo la privacy.

Esplorando le sfide di sicurezza e i progressi nella tecnologia URLLC.

ACIdA offre metodi di rilevamento avanzati per attacchi di morphing nella verifica dell'identità.

Uno sguardo ai classificatori scalabili e alla previsione conforme per risultati affidabili nell'apprendimento automatico.

Uno sguardo a come migliorare la sicurezza dell'IoT usando i dati dei sensori esistenti per l'autenticazione.

PASA offre un nuovo metodo per rilevare campioni avversari nei modelli di deep learning.

Un nuovo sistema analizza i prompt di jailbreak per migliorare la sicurezza del modello.

La compartimentazione offre un modo per aumentare la sicurezza nei sistemi operativi monolitici.

Gophy usa la blockchain per potenziare esperimenti di fisica ad alta energia tramite simulazioni utili.

Esplorare i fattori chiave che influenzano la robustezza contro gli attacchi avversariali nel machine learning.

Nuovi metodi puntano a proteggere i dati sensibili nel machine learning senza perdere prestazioni.

La ricerca si concentra sulla sicurezza dello sponge hashing contro le minacce del calcolo quantistico.

PrintListener espone vulnerabilità nell'autenticazione tramite impronte digitali attraverso l'analisi del suono.

NOSTR presenta un marketplace per permettere agli utenti di addestrare modelli di intelligenza artificiale in modo efficace.

Nuovi metodi migliorano il rilevamento delle anomalie nei sistemi di rilevamento delle intrusioni in rete.

Un nuovo algoritmo migliora l'apprendimento federato affrontando la diversità e l'efficienza dei client.