Informatica - Crittografia e sicurezza

Protocolli innovativi per identificare contenuti dannosi mantenendo la privacy degli utenti.

Verifica dell'uso non autorizzato di immagini facciali per l'addestramento dei modelli.

Esaminare come gli attacchi avversari influenzano i modelli di segmentazione e esplorare potenziali difese.

Migliorare la protezione dei sistemi crittografati contro accessi non autorizzati.

Un approccio ibrido migliora il modo in cui vengono testati i problemi di sicurezza dei processori.

Esplorando l'importanza della correzione degli errori nella crittografia per la sicurezza dei dati.

Capire gli attacchi backdoor e i loro effetti sulle Reti Neurali Grafiche.

Crescono le preoccupazioni per la sicurezza delle immagini con i progressi nella tecnologia AI.

Uno studio sull'efficacia degli strumenti di sicurezza automatizzati nella finanza decentralizzata.

Il metodo EZClone svela vulnerabilità nelle architetture DNN, mettendo a rischio la sicurezza.

Un nuovo sistema di wallet offre più livelli di protezione per tenere al sicuro i tuoi asset.

Un nuovo modello migliora l'identificazione degli utenti su più dispositivi grazie a tecniche avanzate di grafi.

Il framework GUIDED offre un unlearning efficace per i dati grafici, migliorando la protezione della privacy.

Scopri come l'IoT e il machine learning possono trasformare la cura dei pazienti e la sicurezza dei dati.

Nuovi metodi per rilevare immagini false usando il riconoscimento dell'iride.

Una nuova tecnica garantisce la privacy dei dati nel machine learning collaborativo.

La ricerca presenta un nuovo protocollo per migliorare la condivisione sicura dei dati su lunghe distanze.

Un nuovo protocollo migliora la privacy e l'efficienza nel federated learning.

Un framework per testare la sicurezza dei sistemi in tempo reale contro attacchi informatici.

Un nuovo framework migliora la sicurezza delle smart grid mantenendo la privacy dei dati.

Scopri le basi e le applicazioni della crittografia basata su codice.

Esaminando le preoccupazioni sulla privacy del prompt-tuning nei modelli di linguaggio.

Esplorando metodi sicuri per combinare comunicazione e sensori nelle reti mobili.

Questo studio esamina la relazione tra classificatori robusti e modelli generativi nel machine learning.

Nuovi metodi creano dati sintetici per proteggere la privacy nella ricerca sui sistemi energetici.

Utilizzare i modelli di scrittura per migliorare la verifica degli utenti online.

Esaminare l'equità nei metodi di privacy per l'uso dei dati di posizione.

Helix++ migliora la sicurezza del software usando la riscrittura binaria e la tecnologia Docker.

Esplorare come le nuove tecnologie combattono l'aumento del cybercrime.

Questo articolo esamina come si formano comunità strutturate all'interno di vari network.

Esaminare la privacy differenziale locale e l'analisi vettoriale numerica per la condivisione sicura dei dati.

Questo metodo migliora gli attacchi avversariali alterando le caratteristiche senza cambiare la qualità visiva.

Scopri come gli Hybrid-Multikey-PUFs migliorano la sicurezza nei dispositivi connessi.

Migliorare la qualità dei bit casuali per applicazioni sicure.

FeDiSa migliora la sicurezza e l'efficienza nei sistemi elettrici contro le minacce informatiche.

Esaminando le vulnerabilità nei sistemi biometrici e i possibili metodi di attacco.

La ricerca mette in evidenza problemi con i contratti smart e i loro strumenti di verifica.

APES e S-APES migliorano la privacy nell'apprendimento federato mantenendo l'accuratezza.

La composizione a pezzi migliora l'esecuzione simbolica per una verifica del design hardware migliore.

Uno sguardo all'importanza di proteggere i dati personali nella tecnologia.