Informatica - Crittografia e sicurezza

Un sistema che tiene d'occhio il traffico di comunicazione per migliorare la sicurezza dei veicoli e proteggere da minacce.

Un nuovo metodo per aggiungere filigrane all'audio creato da modelli di diffusione per proteggere la proprietà.

Questo studio valuta i metodi di machine learning per migliorare i sistemi di rilevamento delle intrusioni.

Esplorando le sfide di sicurezza dell'ingegneria dei prompt con i LLM.

Uno sguardo agli attacchi di ricostruzione e al loro impatto sulla privacy dei dati nel machine learning.

Un nuovo approccio per la rilevazione sicura di anomalie nei dati grafici.

Scopri cos'è il threat modeling e perché è importante nella gestione della sicurezza aziendale.

I curriculum falsi manipolano le piattaforme di lavoro, danneggiando aziende e cercatori.

Valutare l'efficacia delle GNN contro i rischi di sicurezza nei circuiti integrati.

Uno studio sull'uso di DistilBERT per una rilevazione efficace delle email di phishing.

Un nuovo metodo per migliorare l'efficienza nelle indagini sui crimini digitali.

Esaminando le sfide e le soluzioni nel Machine Learning Collaborativo per una maggiore privacy e sicurezza.

Esplorare come l'AI generativa può migliorare la sicurezza della comunicazione e affrontare le minacce emergenti.

Un nuovo metodo di watermarking protegge i modelli linguistici personalizzati da usi non autorizzati.

Un nuovo metodo per migliorare i modelli di machine learning colpiti da dati scadenti.

Un metodo per sistemare i problemi di backdoor nei modelli di base senza perdere funzionalità.

Questo studio svela cosa sanno gli attaccanti negli attacchi avversariali contro i modelli di riconoscimento delle immagini.

Nuovi metodi migliorano la privacy e la precisione negli ambienti di computing sicuri.

SeePrivacy punta a semplificare il modo in cui gli utenti interagiscono con le politiche sulla privacy.

Un attacco cache innovativo sfrutta le politiche di sostituzione per far trapelare informazioni sensibili.

Lo studio valuta l'usabilità dei sistemi di autenticazione basati su onde cerebrali e movimenti oculari.

Esplorando le vulnerabilità nelle prove a conoscenza zero nella crittografia.

Un approccio nuovo per migliorare il rilevamento di malware attraverso un'analisi basata su chunk.

DECORAIT offre ai creatori il controllo sui diritti del loro contenuto digitale.

Un nuovo modo per migliorare la sicurezza dei modelli linguistici senza doverli riaddestrare tanto.

Questo articolo esamina l'unlearning delle macchine nei grandi modelli di linguaggio.

Secure Scattered Memory protegge i contenuti dei dati e i modelli di accesso in modo efficace.

Un nuovo sistema migliora l'accuratezza dell'identificazione e la privacy dei dati per la tecnologia indossabile.

Affrontare le preoccupazioni sulla privacy nel machine learning con tecniche efficaci.

Questo articolo esamina i problemi con il watermarking dell'IA e suggerisce miglioramenti per la sicurezza.

Affrontare la sfida della privacy nelle decisioni basate sui dati per la salute.

ChainBoost migliora l'efficienza e la sicurezza nei mercati delle risorse blockchain.

Esplorando come dimensioni di batch più grandi migliorano la privacy differenziale nel machine learning.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento del phishing e la comprensione da parte degli utenti.

Uno sguardo a come il deep learning migliora i sistemi di rilevamento delle intrusioni.

FedReview migliora l'apprendimento federato rifiutando aggiornamenti di modello dannosi.

Esaminando le sfide della privacy differenziale nei sistemi di apprendimento online.

Esplorare i rischi di privacy e sicurezza legati ai Grand Modelli di Linguaggio.

Quest'articolo parla di problemi di performance e soluzioni nelle blockchain pubbliche.

Esplorando metodi di privacy differenziale locale per un'analisi sicura dei grafi.