Informatica - Crittografia e sicurezza

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.

Questo articolo esamina l'importanza dell'equità nei sistemi di scambio e propone un nuovo approccio.

Questa ricerca analizza l'equità e la trasparenza nella gestione delle transazioni blockchain e nella governance.

Esplorare metodi per proteggere le informazioni dei pazienti nella ricerca clinica.

Uno sguardo alle sfide di sicurezza e soluzioni per l'hardware nel cloud.

Nuovi metodi combattono gli attacchi backdoor sui modelli di machine learning per una maggiore sicurezza.

Kosmosis unisce dati blockchain e social media per prevenire le truffe nel crypto.

Esaminando le sfide e le soluzioni nel watermarking dei LLM per prevenire abusi.

Uno studio sui difetti di sicurezza nella verifica degli indirizzi dei contratti smart e un metodo di rilevamento proposto.

Questo lavoro mette in evidenza i rischi di sicurezza nel RL e introduce SleeperNets per attacchi backdoor.

Lo sharding migliora la velocità e la capacità della blockchain dividendo le reti in gruppi più piccoli.

Un nuovo benchmark per valutare gli LLM nelle attività di cybersecurity.

Esaminare i contributi e le vulnerabilità dei clienti nei sistemi di apprendimento federato.

Nuovi metodi crittografici sono fondamentali per proteggere i dati dalle minacce quantistiche.

Un nuovo metodo garantisce la privacy mentre raccoglie dati utili dai dispositivi intelligenti.

Un metodo per l'apprendimento automatico collaborativo mantenendo i dati privati.

Analizzando come i bi-brace binari migliorano i sistemi di crittografia e rilevano le vulnerabilità.

Un nuovo metodo migliora la privacy dei dati per l'analisi dei dati discreti.

Esaminando le estensioni dannose nel Chrome Web Store e come rilevarle.

Questo approccio migliora il confronto delle funzioni nel software attraverso i call graphlets.

LayerCAM-AE migliora il rilevamento di aggiornamenti malevoli nell'apprendimento federato, mantenendo la privacy dei dati.

Combinare NIDS con AI Neorosimbolica migliora il rilevamento delle minacce e la comprensione del sistema.

La ricerca punta a bilanciare la privacy e l'accuratezza nei metodi di stima della media vettoriale.

Proponiamo un metodo per creare attivatori backdoor invisibili nei modelli di diffusione.

Analizzando le vulnerabilità nel protocollo SAE J1939 per veicoli commerciali.