Informatica - Crittografia e sicurezza

Nuovi metodi emergono per proteggere il riconoscimento vocale dagli attacchi avversari.

Il furto di IP hardware rappresenta rischi per l'industria dei semiconduttori e la catena di approvvigionamento globale.

Un nuovo metodo per proteggere i modelli generativi contro il furto fisico e funzionale.

L'API Topics di Google punta a migliorare la privacy degli utenti nella pubblicità.

Migliorare gli strumenti AI per generare codice da descrizioni in linguaggio naturale.

Un nuovo modo per migliorare l'elaborazione dei contratti smart nei sistemi blockchain.

Esaminare come il machine learning affronta le sfide nella forense digitale.

Migliorare la granularità dei dati urbani proteggendo la privacy individuale.

Un nuovo metodo che usa ChatGPT per identificare siti web di phishing.

Esaminando come i CSIRT nazionali usano informazioni pubbliche e strumenti gratuiti per la risposta agli incidenti.

Esaminando le questioni di privacy nelle tecnologie FemTech per la salute delle donne.

Introducendo un algoritmo per calcoli del cammino più corto privati in grafi a bassa larghezza d'albero.

JABBERWOCK usa WebAssembly per migliorare l'efficace rilevamento di siti web malevoli.

Uno studio svela un metodo per creare esempi avversariali mantenendo il loro significato.

Uno studio sulla semantica delle password per migliorare le misure di sicurezza online.

TrojLLM crea prompt nascosti per manipolare gli output dei grandi modelli di linguaggio.

Un nuovo approccio combina il fuzz testing con l'AI per una migliore validazione del software.

Un nuovo metodo certifica le previsioni delle reti neurali sotto diverse modifiche delle immagini.

Scopri come le mappe one-hot migliorano la privacy dei dati in AI e ML.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza della crittografia per le applicazioni di machine learning.

Esplorando metodi per contare oggetti unici proteggendo la privacy degli individui.

Nuovi metodi minacciano la sicurezza crittografica tramite attacchi side-channel usando l'apprendimento automatico.

L'assicurazione cyber affronta dilemmi nella condivisione dei dati in un panorama di rischi complesso.

Le super app integrano più servizi, offrendo comodità mentre si affrontano sfide di sicurezza.

Ind-KNN migliora le previsioni private proteggendo la privacy individuale nelle applicazioni basate sui dati.

Uno sguardo ai potenziali pericoli dell'AI e come gestirli.

Analizzando i rischi del data poisoning nei sistemi MARL.

Esaminando la necessità di requisiti di garanzia più bassi nei prestiti blockchain.

Uno sguardo a come la fattorizzazione di matrici raggruppate protegge la privacy nel machine learning.

Esaminare i rischi e le soluzioni per proteggere i dati degli utenti nei mini-programmi.

Questo studio presenta un nuovo modo per classificare i diversi tipi di cifrari usando il machine learning.

Un nuovo framework per migliorare il trading energetico e la sicurezza nelle smart grid.

Uno sguardo alle vulnerabilità del federated learning e al rischio degli attacchi backdoor.

Introducendo un metodo per cancellare i backdoor senza bisogno di dati puliti.

Un nuovo metodo migliora le difese delle reti neurali contro gli attacchi avversari.

Gli esempi avversariali possono confondere i sistemi di rilevamento degli oggetti, rivelando falle di sicurezza.

Questa ricerca presenta un metodo per identificare grafici reali rispetto a quelli generati.

Un modo per proteggere le immagini originali da usi non autorizzati, permettendo comunque la creatività.

Esplorando come gli SMS possono rivelare le posizioni degli utenti tramite i Rapporti di Consegna.

L'approccio FMKR migliora il rilevamento e la risposta APT tramite il few-shot learning.