Informatica - Crittografia e sicurezza

Un nuovo modello punta a semplificare le politiche sulla privacy per gli utenti.

Esaminando l'incrocio tra neurotecnologia e preoccupazioni sulla privacy.

Uno studio sull'efficacia di Gemini-pro e Vision Transformers per la cybersecurity.

Combinare commenti in linguaggio naturale e struttura del codice migliora la rilevazione delle vulnerabilità.

Esaminando l'impatto degli attacchi sull'efficienza del machine learning e proponendo nuove strategie.

Questo studio esamina come i metodi bayesiani possano migliorare i sistemi di rilevamento malware.

Esplorare il LPN denso-sottile e il suo potenziale nella sicurezza crittografica.

Un modello prevede la vulnerabilità agli attacchi informatici in base a fattori sociali ed economici.

Scopri le vulnerabilità chiave nei contratti smart e come proteggerti da esse.

Esaminando la rilevanza del problema del vettore più corto nella sicurezza moderna e nel calcolo quantistico.

Un'analisi dell'efficacia dell'API nel bilanciare la privacy degli utenti e le esigenze pubblicitarie.

Scopri le minacce e le strategie legate al dirottamento delle risorse cloud.

Esplorare l'incrocio tra blockchain e apprendimento federato per la privacy e la sicurezza dei dati.

Campioni diversi aumentano l'efficacia del furto di modelli di machine learning.

Scopri come il rumore a coda pesante migliora la privacy nei modelli di machine learning.

Uno sguardo ai metodi innovativi nella cybersecurity usando la cyber deception.

Esaminando le Reti Neurali Senza Peso e il loro ruolo nella protezione dei dati sensibili.

L'hacktivismo presenta seri rischi per la sicurezza dei satelliti nell'attuale panorama digitale.

Uno studio rivela vulnerabilità nei popolari software di gestione delle password.

Uno studio su come i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni possono migliorare la rilevazione di vulnerabilità nel software.

Uno sguardo ai anelli di endomorfismo e al loro ruolo nelle curve ellittiche e nella crittografia.

Esplora i rischi per la privacy e le difese legate ai dati sintetici creati dai GAN.

Esplora come i Liquid Staking Tokens offrano flessibilità nello staking e nella finanza decentralizzata.

Ricerche recenti mostrano che ci sono delle vulnerabilità nella ricarica wireless che possono portare a danni ai dispositivi.

Un framework per addestrare modelli di machine learning proteggendo la privacy.

Esplorare come dati innocui possano inavvertitamente produrre risultati dannosi nei modelli di linguaggio.

Capire l'impatto degli attacchi avversari sui modelli di machine learning.

Uno sguardo ai problemi di prestazioni in Hyperledger Fabric e Quorum.

La ricerca rivela rischi di sicurezza significativi nei modelli di chat a causa di attacchi backdoor.

Esplorare l'impatto dei dati pubblici sulla privacy differenziale nel machine learning.

L'alginato rappresenta una seria minaccia alla sicurezza delle impronte digitali nei dispositivi smart.

Bi-LORA migliora il riconoscimento delle immagini generate dall'AI usando modelli di visione-linguaggio.

L'attacco Crescendo usa conversazioni amichevoli per manipolare i modelli AI e farli produrre risultati dannosi.

Questo articolo esplora come gli utenti percepiscono i siti di phishing malevoli e modi per migliorare la rilevazione.

Un nuovo sistema migliora la verifica della posizione per le segnalazioni dei cittadini durante le crisi.

Esaminando le implicazioni di sicurezza del codice generato da AI utilizzando le API di sicurezza.

Esplora come proteggere la privacy dei dati in mezzo alla crescente tecnologia AI.

I dati sintetici permettono alle aziende di condividere informazioni mantenendo al sicuro i dati sensibili.

Un framework che usa agenti permette agli utenti di gestire le preferenze di sicurezza e privacy dell'IoT.

Esaminando come il machine unlearning possa rivelare dati sensibili.