Informatica - Crittografia e sicurezza

Esaminando il legame tra la privacy differenziale locale e l'equità nei sistemi di ML.

La difesa informatica è fondamentale per proteggere i sistemi digitali da minacce e vulnerabilità.

Nuovi metodi migliorano l'audit della privacy, concentrandosi sui modelli di stato nascosto nel machine learning.

Nuovi protocolli migliorano la sicurezza nelle comunicazioni quantistiche contro le intercettazioni.

FedSC migliora l'addestramento dei modelli mantenendo la privacy degli utenti nell'apprendimento federato.

Nuove tecniche migliorano la scalabilità nel machine learning differenzialmente privato.

Un nuovo framework migliora l'efficienza dei test di penetrazione automatizzati usando il reinforcement learning.

Un nuovo approccio alla randomizzazione degli indirizzi MAC migliora la privacy degli utenti su Wi-Fi.

Esaminando i rischi che affrontano i TEE a causa dei metodi di attacco in evoluzione.

Esaminare l'impatto dei nudges sul comportamento di cambio password dopo le violazioni dei dati.

FENN offre un nuovo modo per stimare le commissioni per transazioni Bitcoin più veloci.

Le iscrizioni stanno cambiando il modo in cui i dati vengono registrati sulle blockchain.

Esplorando l'impatto dell'IA su efficienza, privacy e sicurezza nei sistemi vitali.

Nuovi metodi migliorano la sicurezza dei modelli linguistici mantenendo intatta la funzionalità.

AdvUnlearn migliora la sicurezza nella generazione di immagini combinando l'unlearning con l'addestramento avversariale.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle previsioni proteggendo la privacy degli utenti nei modelli cloud.

Questo articolo esamina come gli attacchi influenzano la sicurezza dei LLM e la generazione delle risposte.

Un nuovo metodo migliora gli attacchi di jailbreak su modelli AI avanzati usando il gioco di ruolo.

Un approccio efficiente in termini di risorse agli attacchi backdoor sui modelli di machine learning avanzati.

Esplorando il mix tra apprendimento orientato alla privacy e tecniche di generazione dei dati.

Nuovi metodi nella crittografia basata su codice migliorano effettivamente la protezione dei dati.

Questo articolo parla delle manipolazioni e dei difetti nei grafici PD nella giustizia dell'IA.

Nuovo metodo riduce le minacce backdoor nei reti neurali profonde.

HTTP Garden svela problemi critici nella gestione delle richieste HTTP/1.1 da parte dei server web.

Uno studio valuta come i modelli quantistici e classici rispondono agli attacchi adversariali.

Esaminando le sfide di sicurezza e le soluzioni per il RIC nelle reti Open RAN.

Uno studio rivela le frustrazioni e le preferenze degli utenti riguardo ai CAPTCHA nei siti web.

Un nuovo approccio aumenta la diversità dei prompt per modelli di linguaggio più sicuri.

Esaminando i pericoli dei modelli linguistici quantizzati e il loro potenziale uso improprio.

Uno sguardo a come migliorare la sicurezza nel software aerospaziale con Rust.

Uno sguardo veloce sull'impatto di MEV su Ethereum e DeFi.

Un nuovo approccio migliora l'efficacia degli attacchi sui modelli di linguaggio focalizzati sulla sicurezza.

La ricerca rivela le sfide del rilevamento delle filigrane nei grandi modelli di linguaggio.

Un nuovo sistema punta a garantire la sicurezza nello spazio con dati pubblici.

Questo articolo valuta l'efficacia dei modelli di somiglianza visiva contro gli attacchi di phishing.

Scopri come la minimizzazione dei dati protegge la privacy in mezzo alla crescente raccolta di dati.

Esplora le connessioni tra BCAs, crittografia e la musica intricata di Bach.

Un modo nuovo per tenere al sicuro i dati sensibili dei grafi online.

DiveR-CT migliora il red teaming automatico per valutazioni di sicurezza migliori.

Uno studio sull'efficacia delle librerie che analizzano i certificati X.509.