Informatica - Crittografia e sicurezza

NinjaDoH protegge le tue query DNS per un uso sicuro di internet.

Scopri cosa sono gli APT e come i nuovi metodi di rilevamento migliorano la cybersicurezza.

FedBlock migliora la sicurezza dell'apprendimento federato usando la tecnologia blockchain.

Usare strumenti visivi per migliorare la rilevazione delle minacce nelle reti.

Un'analisi approfondita su come monitorare i rischi interni nei workflow degli agenti di supporto.

Valutare l'utilità degli EPSS per prevedere le vulnerabilità di sicurezza.

Scopri come ricostruire le reti neurali e le sue implicazioni.

FedPID migliora la segmentazione dei tumori proteggendo i dati dei pazienti.

CryptoEL offre un modo divertente per i bambini di imparare sulla sicurezza digitale.

La ricerca fa luce su come regolare gli iperparametri per migliorare le prestazioni del modello.

Esplorando come il CORDIC quantistico migliora i calcoli dell'arcoseno nel calcolo quantistico.

Uno studio su come migliorare i metodi di identificazione dei dispositivi per una sicurezza IoT migliore.

La ricerca svela i rischi degli attacchi di inferenza sui dati delle GNN e l'importanza della privacy dei dati.

Un nuovo metodo per identificare backdoor Trojan nei modelli di rete neurale.

Questo studio esamina come i LLM possano rilevare algoritmi di generazione di domini nella cybersecurity.

Scopri come i ricercatori affrontano i RIS non cooperativi per migliorare la sicurezza delle comunicazioni.

Esaminando le vulnerabilità delle Reti Neurali a Spike attraverso metodi di attacco astuti.

Scopri come il Federated Learning potenzia la privacy nel machine learning affrontando nuove minacce.

Esplorando nuovi modi per combattere il riciclaggio di denaro attraverso la condivisione dei dati e il machine learning.

Esplorando attacchi di inferenza di appartenenza per proteggere la privacy dei dati nei modelli avanzati.

Usando l'IA generativa per creare controlli di sicurezza in minuti, non in giorni.

Scopri come le tecniche avanzate proteggono le immagini mediche sensibili durante la trasmissione.

Esaminando gli effetti dell'EIP-4844 di Ethereum su costruttori e rollup.

FedRISE migliora l'apprendimento federato filtrando i cattivi aggiornamenti dei dati per un allenamento del modello migliore.

I ricercatori sviluppano metodi per insegnare ai computer a gestire le fatture proteggendo la privacy.

Un nuovo approccio per rilevare le frodi online usando la tecnologia dei grafi.

Esaminando le vulnerabilità nei metodi di watermarking contro attacchi di parafrasi.

QuanCrypt-FL migliora la sicurezza nel Federated Learning utilizzando tecniche avanzate.

Esplorando come i transformer imparano e le sfide che affrontano contro gli attacchi.

Esaminare i rischi e le difese dei modelli linguistici multimodali nell'IA.

Esaminando come modelli avanzati migliorano l'analisi delle vulnerabilità nel codice binario.

Questa ricerca mette in evidenza metodi innovativi per la privacy nel machine learning collaborativo.

Un framework che equilibra l'analisi causale e la privacy individuale.

Esplorare come l'IA può imparare mantenendo i dati degli utenti privati.

Un nuovo gadget usa la forma dell'orecchio per un accesso sicuro ai dati.

Scopri come il machine learning aiuta a proteggere i dispositivi smart dalle minacce informatiche.

Un modo economico per valutare i rischi per la privacy nei modelli di machine learning.

Esplorare le complessità dell'insegnamento ai computer con dati sbilanciati e preoccupazioni sulla privacy.

Il MaaS offre comodità, ma la cybersicurezza è fondamentale per la sicurezza degli utenti.

Gli attacchi di manipolazione dei dati rappresentano minacce serie per l'integrità e la privacy dei modelli.