Informatica - Crittografia e sicurezza

La privacy differenziale protegge i dati personali durante l'analisi, garantendo la privacy di ognuno.

Raijū usa il machine learning per migliorare i processi post-sfruttamento nella cybersecurity.

Esaminare l'efficacia del watermarking contro attacchi adattivi su immagini deepfake.

Un nuovo design della cache pensato per migliorare la sicurezza contro gli attacchi di timing.

Uno sguardo a come il machine learning può migliorare le tecniche di fuzz testing.

SHIELD combina analisi genetica con protezioni della privacy per una ricerca sicura.

Nuovi metodi migliorano la sicurezza e l'efficienza di HQC contro le minacce quantistiche.

Cyber Sentinel aiuta i team a gestire le minacce alla sicurezza online in modo più efficace.

AgEncID offre un nuovo metodo per proteggere i dati FPGA negli ambienti cloud.

Evolvere i TPM per affrontare le future minacce del quantum computing con nuovi algoritmi.

Le sfide di cybersecurity che affrontano le piccole e medie imprese stanno aumentando.

Nuovi metodi vengono sviluppati per migliorare il rilevamento degli attacchi nei dispositivi IoT.

Uno sguardo ai nuovi sistemi che migliorano la somministrazione dell'insulina e il monitoraggio della glicemia.

Questo documento analizza il rischio di attacchi backdoor nel few-shot learning.

Il framework TbDd migliora la sicurezza e l'efficienza della blockchain per le applicazioni IoT.

Esaminando metodi per proteggere la privacy nel machine learning.

KernelGPT automatizza la generazione delle specifiche delle syscall per migliorare il fuzzing del kernel e la rilevazione dei bug.

I ricercatori hanno sviluppato un sistema di identificazione basato sul respiro usando schemi di flusso d'aria unici.

Una strategia chiara per automatizzare e gestire le smart home con più regole.

Un nuovo approccio per migliorare l'equità nell'ordinamento delle transazioni per la tecnologia blockchain.

Investigare le vulnerabilità del machine learning nella rilevazione dei Trojan hardware nei circuiti integrati.

un nuovo approccio semplifica lo sviluppo sicuro di programmi per sistemi distribuiti.

Un nuovo approccio garantisce la selezione dei partecipanti nell'apprendimento federato per proteggere la privacy.

Uno studio rivela i rischi di attacchi backdoor nei compiti di previsione delle connessioni nei GNN.

Nuovi metodi mirano al comportamento degli agenti tramite attacchi durante l'addestramento.

E2ABL offre un modo nuovo per migliorare la sicurezza dei modelli contro le minacce backdoor.

Affrontare le sfide del crescente crimine informatico mentre l'accesso a Internet aumenta in Africa occidentale.

Migliorare i metodi per rilevare transazioni anomale di Bitcoin per aumentare la sicurezza del sistema.

DP-ZO bilancia privacy e prestazioni nell'addestramento dei modelli linguistici.

Scopri come le tecniche di filtraggio DNS proteggono dai pericoli online.

Un metodo per migliorare la comprensione e la sicurezza delle Reti Neurali Grafiche.

Un nuovo metodo per migliorare la comunicazione in FedRec proteggendo i dati degli utenti.

Esplorare sistemi di risposta dinamica per migliorare la cybersicurezza dei veicoli.

Uno studio rivela reti nascoste di transazioni illegali di criptovalute.

Brave offre privacy e protezione dalle minacce nell'apprendimento federato peer-to-peer.

Esaminando l'importanza crescente e i problemi dell'identità digitale nel nostro mondo online.

Un approccio formale per identificare le violazioni della privacy negli algoritmi di calcolo quantistico.

Uno sguardo al Federated Learning e all'Unlearning per la privacy dei dati.

Un nuovo approccio per trovare le stazioni base falsi e gli attacchi a più fasi.

Uno sguardo a come la crittografia omomorfica aiuta il gradient descent nella sicurezza dei dati.