Esplora le connessioni tra BCAs, crittografia e la musica intricata di Bach.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
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Un modo nuovo per tenere al sicuro i dati sensibili dei grafi online.
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DiveR-CT migliora il red teaming automatico per valutazioni di sicurezza migliori.
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Uno studio sull'efficacia delle librerie che analizzano i certificati X.509.
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Questo articolo esamina l'importanza dell'equità nei sistemi di scambio e propone un nuovo approccio.
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Questa ricerca analizza l'equità e la trasparenza nella gestione delle transazioni blockchain e nella governance.
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Esplorare metodi per proteggere le informazioni dei pazienti nella ricerca clinica.
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Uno sguardo alle sfide di sicurezza e soluzioni per l'hardware nel cloud.
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Nuovi metodi combattono gli attacchi backdoor sui modelli di machine learning per una maggiore sicurezza.
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Kosmosis unisce dati blockchain e social media per prevenire le truffe nel crypto.
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Esaminando le sfide e le soluzioni nel watermarking dei LLM per prevenire abusi.
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Uno studio sui difetti di sicurezza nella verifica degli indirizzi dei contratti smart e un metodo di rilevamento proposto.
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Questo lavoro mette in evidenza i rischi di sicurezza nel RL e introduce SleeperNets per attacchi backdoor.
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Lo sharding migliora la velocità e la capacità della blockchain dividendo le reti in gruppi più piccoli.
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Un nuovo benchmark per valutare gli LLM nelle attività di cybersecurity.
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Esaminare i contributi e le vulnerabilità dei clienti nei sistemi di apprendimento federato.
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Nuovi metodi crittografici sono fondamentali per proteggere i dati dalle minacce quantistiche.
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Un nuovo metodo garantisce la privacy mentre raccoglie dati utili dai dispositivi intelligenti.
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Un metodo per l'apprendimento automatico collaborativo mantenendo i dati privati.
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Analizzando come i bi-brace binari migliorano i sistemi di crittografia e rilevano le vulnerabilità.
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Un nuovo metodo migliora la privacy dei dati per l'analisi dei dati discreti.
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Esaminando le estensioni dannose nel Chrome Web Store e come rilevarle.
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Questo approccio migliora il confronto delle funzioni nel software attraverso i call graphlets.
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LayerCAM-AE migliora il rilevamento di aggiornamenti malevoli nell'apprendimento federato, mantenendo la privacy dei dati.
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Combinare NIDS con AI Neorosimbolica migliora il rilevamento delle minacce e la comprensione del sistema.
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La ricerca punta a bilanciare la privacy e l'accuratezza nei metodi di stima della media vettoriale.
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Proponiamo un metodo per creare attivatori backdoor invisibili nei modelli di diffusione.
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Analizzando le vulnerabilità nel protocollo SAE J1939 per veicoli commerciali.
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Due tecniche innovative migliorano gli attacchi avversari sui modelli di dati tabulari.
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I controfattuali rivelano informazioni interessanti ma pongono rischi per la privacy nel machine learning.
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Esaminare i rischi e l'abuso dei grandi modelli di linguaggio nel cybercrimine.
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Affrontare le sfide di sicurezza negli agenti AI per interazioni più sicure.
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Esplorare sicurezza, affidabilità e questioni etiche nei modelli linguistici.
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Nuovi metodi migliorano le previsioni dei modelli linguistici sotto diverse condizioni di input.
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ECHO migliora la classificazione del traffico di rete grazie a tecniche di machine learning.
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Questo articolo parla di privacy e pregiudizi negli algoritmi predittivi per dati sensibili.
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BISON offre un modo per accedere in modo sicuro proteggendo le identità degli utenti.
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Un nuovo framework migliora la creazione di dati sintetici proteggendo le informazioni personali.
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Presentiamo PrivacyRestore per proteggere i dati degli utenti mentre si usano modelli di linguaggio grandi.
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Nuovi metodi rivelano la resilienza nei circuiti delle reti neurali contro la manipolazione.
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