Informatica - Crittografia e sicurezza

Nuovi metodi puntano a proteggere i modelli di apprendimento automatico dalle minacce di backdoor.

Un nuovo metodo per la deduplicazione efficiente dei dati nell'apprendimento federato.

Un nuovo modello migliora la privacy dei dati mentre aumenta l'accuratezza del machine learning.

Impara a proteggere gli impegni sensibili dagli spioni.

Uno studio che svela le vulnerabilità nelle app di pagamento mobile più popolari.

Esplorare la privacy differenziale a livello utente nell'addestramento di modelli linguistici grandi.

Esplorare i vantaggi del Federated Learning per il rilevamento delle anomalie nelle reti IoT.

Uno studio svela come i dati del 5G possano rivelare l'attività degli utenti.

Nuovi modelli aiutano gli sviluppatori, ma gli attacchi backdoor rappresentano seri rischi per la sicurezza.

Uno sguardo alle sfide e soluzioni per la privacy e l'integrità del federated learning.

Un nuovo metodo unisce LLM e tecniche tradizionali di smontaggio per un'analisi efficace.

Un design TEE unificato migliora la collaborazione tra CPU e NPU per il computing sicuro.

Affrontare la contaminazione dei dati per migliorare la cybersecurity e i sistemi di rilevamento delle anomalie.

Combinare le reti neurali con la crittografia migliora i metodi di comunicazione sicuri.

Un sistema per usare i chatbot in modo anonimo proteggendo l'identità dell'utente.

Un nuovo framework migliora l'efficienza dei test e la rilevazione dei bug nelle librerie crittografiche.

Nuovi metodi affrontano i rischi per la privacy nella previsione dei dati sul movimento umano.

Esplorando il cambiamento digitale e il suo impatto sulla cybersecurity marittima.

Quest'articolo parla dell'importanza degli algoritmi di hashing nella tecnologia blockchain.

Un nuovo metodo per confrontare i meccanismi di privacy nel machine learning.

La ricerca rivela metodi automatici per monitorare efficacemente la censura sul web.

Esaminando la vulnerabilità delle reti neurali a piccole variazioni nell'input.

Nuovi metodi migliorano gli attacchi black-box usando dati non etichettati per il machine learning.

Esplorare le vulnerabilità presenti nel codice generato dai modelli linguistici.

Un nuovo modo per migliorare la sicurezza nel federated learning contro gli attacchi backdoor.

CEIPA aiuta a scoprire vulnerabilità nei modelli linguistici di grandi dimensioni per migliorare la loro sicurezza.

Uno sguardo all'attestazione remota collettiva e al suo impatto sulla sicurezza dei dispositivi IoT.

Uno sguardo alla generazione di dati sintetici per la mobilità urbana e le sfide della privacy.

Un metodo che riduce i gesti necessari per l'iscrizione biometrica attraverso dati sintetici.

I MLLM affrontano nuove minacce poiché i prompt sicuri possono essere rifiutati falsamente.

Nuovi metodi stanno garantendo la privacy nella ricerca sui dati genetici.

Emergere uno strumento potente per un'analisi approfondita delle transazioni dei contratti smart.

Esplorando nuovi approcci per migliorare la sicurezza del DRAM contro le minacce di Rowhammer.

Garantire la privacy degli acquirenti è fondamentale mentre i mercati dei dati crescono.

Esaminando il ruolo e l'impatto degli kill switches per i contratti smart.

IdentityChain unisce privacy e conformità per una gestione sicura dell'identità.

Il matching vocale preset migliora la traduzione del parlato, garantendo privacy e riducendo i rischi.

CICAPT-IIoT aiuta a rilevare minacce informatiche avanzate nelle reti IoT industriali.

Questo articolo parla di metodi di riaddestramento usando le previsioni dei modelli per una maggiore precisione.

Questo articolo esamina come la preparazione dei dati influisca sul machine learning nella cybersecurity.