Informatica - Crittografia e sicurezza

Il nuovo design migliora l'affidabilità e la sicurezza dei dispositivi IoT usando la tecnologia PUF.

Con l'avanzare della tecnologia, la sicurezza del software affronta nuove sfide e opportunità.

MoJE migliora le protezioni per gli LLM, affrontando efficacemente gli attacchi jailbreak.

TLSNotary garantisce l'autenticità dei dati mantenendo la privacy dei clienti nelle comunicazioni online.

Migliorare i metodi per verificare l'autenticità dei prodotti tramite schemi di rilevamento delle copie.

Uno sguardo a come la privacy differenziale protegge i dati individuali in un mondo guidato dai dati.

Esplorare la necessità di un'adeguata applicazione delle politiche di utilizzo dei dati.

Nuovi metodi migliorano le pratiche di sicurezza nei sistemi industriali interconnessi.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento dei testi generati dai modelli linguistici.

Esaminando l'impatto e le lezioni dell'attacco informatico DarkSeoul sulla Corea del Sud.

Indagare sulla qualità e le preoccupazioni di sicurezza del codice generato dall'IA.

Scopri come le reti tensoriali migliorano il rilevamento delle anomalie in diversi settori.

Questo articolo parla dei problemi di sicurezza nei modelli da testo a immagine e propone delle soluzioni.

Questo articolo presenta soluzioni per proteggere gli input degli utenti nei servizi linguistici basati sul cloud.

Uno sguardo ai rischi per la privacy e ai metodi sicuri per l'IA generativa.

Impara a proteggere i modelli linguistici dalla manipolazione e assicurati risposte sicure.

Un nuovo metodo prevede i rischi di memorizzazione nei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni per migliorare la privacy.

Una panoramica dei metodi tradizionali e di deep learning nella sicurezza delle reti.

La ricerca mostra che ci sono punti deboli nella rilevazione della tossicità online usando tecniche di arte ASCII.

Nuovi algoritmi migliorano la risoluzione di equazioni intere fondamentali per la crittografia.

Gli strumenti automatizzati sono fondamentali per verificare la sicurezza hardware nei dispositivi moderni.

Esaminando come i dati di addestramento influenzano le uscite dei modelli linguistici e le misure di sicurezza.

Nuovi metodi migliorano la verifica dell'uso dei dati nei sistemi di Federated Learning.

Uno studio che confronta le minacce alla privacy nei reti neurali spiking e artificiali.

Un nuovo metodo protegge l'apprendimento decentralizzato dagli attacchi di avvelenamento dei dati.

Un framework che usa MLP e SVM identifica il malware Android in modo efficace.

Un nuovo metodo per migliorare la resilienza del Federated Learning contro gli attacchi ai dati.

Capire le complicazioni nel dimostrare l'uso dei dati nell'addestramento dell'IA.

Un nuovo approccio migliora il rilevamento del malware e resiste agli attacchi avversari.

Uno sguardo alle sfide e soluzioni del federated learning per mantenere la privacy dei dati e l'accuratezza dei modelli.

Un nuovo metodo solleva preoccupazioni per la sicurezza nei sistemi EEG, evidenziando nel contempo potenziali usi protettivi.

Presentiamo una soluzione di archiviazione su misura per blockchain consortili come Hyperledger Fabric.

Nuovo metodo di allenamento migliora la sicurezza e le performance dei LLM.

Un nuovo sistema per verificare la sicurezza dei dispositivi IoT senza sforzo.

Esaminando le vulnerabilità della privacy nell'apprendimento federato e le loro implicazioni per la sicurezza dei dati.

Scopri DeFi e le sfide del Maximal Extractable Value.

Esplora come i nuovi standard di crittografia proteggono i nostri dati dalle minacce quantistiche.

L'adattamento personalizzato per il cliente migliora l'efficienza dell'apprendimento federato e la privacy.

I test automatici migliorano la sicurezza nei sistemi sanitari, affrontando le minacce informatiche in evoluzione.

Scopri i proof di archiviazione e il loro ruolo nell'ecosistema di Ethereum.