Informatica - Crittografia e sicurezza

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.

Due tecniche innovative migliorano gli attacchi avversari sui modelli di dati tabulari.

I controfattuali rivelano informazioni interessanti ma pongono rischi per la privacy nel machine learning.

Esaminare i rischi e l'abuso dei grandi modelli di linguaggio nel cybercrimine.

Affrontare le sfide di sicurezza negli agenti AI per interazioni più sicure.

Esplorare sicurezza, affidabilità e questioni etiche nei modelli linguistici.

Nuovi metodi migliorano le previsioni dei modelli linguistici sotto diverse condizioni di input.

ECHO migliora la classificazione del traffico di rete grazie a tecniche di machine learning.

Questo articolo parla di privacy e pregiudizi negli algoritmi predittivi per dati sensibili.

BISON offre un modo per accedere in modo sicuro proteggendo le identità degli utenti.

Un nuovo framework migliora la creazione di dati sintetici proteggendo le informazioni personali.

Presentiamo PrivacyRestore per proteggere i dati degli utenti mentre si usano modelli di linguaggio grandi.

Nuovi metodi rivelano la resilienza nei circuiti delle reti neurali contro la manipolazione.

Metodi per stimare le caratteristiche di un dataset mantenendo al sicuro i dati individuali.

Questo metodo migliora il tracciamento dei dati attraverso tecniche di watermarking avanzate.

Uno sguardo ai metodi di privacy e alla loro efficacia nella condivisione dei dati.

Esplorare il ruolo e il potenziale dell'imprevedibilità quantistica nei sistemi crittografici moderni.

Un nuovo metodo migliora la protezione della privacy durante l'addestramento dei modelli di deep learning.

Un'analisi dei metodi di rilevamento della comunità che incorporano la privacy differenziale.

Un nuovo metodo per analizzare dati categorici mantenendo la privacy.

Uno sguardo a nuovi metodi per la misurazione degli annunci che mettono al primo posto la privacy degli utenti.

Scopri come gli optimistic rollup migliorano la velocità e l'efficienza della blockchain.

Scopri come le soluzioni Layer-2 cambiano l'efficienza del trading e le opportunità di arbitraggio.

Esplora le sfide di privacy sollevate dagli attacchi di inferenza nei modelli di machine learning.

Un nuovo metodo per identificare le vulnerabilità nel codice nativo delle app Android.

VulLLM migliora il rilevamento automatico delle vulnerabilità software attraverso tecniche di apprendimento avanzate.

FACOS offre un modo sicuro per gestire dati sensibili usando la tecnologia blockchain.

Scopri i sistemi di anti-spoofing facciale e quanto siano importanti nella sicurezza digitale.

Un nuovo metodo per modificare i modelli di linguaggio in modo efficace senza perdere prestazioni.

Fantastyc migliora l'apprendimento federato tramite blockchain per una maggiore privacy e sicurezza.

Capire i profili di conoscenza aiuta le organizzazioni a affrontare le sfide della cybersicurezza in modo efficace.

La ricerca mostra che i circuiti reversibili possono creare permutazioni pseudocasuali sicure.

Scopri le tecniche di fuzzing per migliorare la sicurezza delle applicazioni web.

Esplorare le sfide degli spiegatori GNN sotto attacchi avversari in applicazioni critiche.

Un nuovo design combina la distribuzione di chiavi quantistiche con Tor per una migliore privacy online.

Un nuovo metodo di attacco solleva preoccupazioni sulla privacy nei modelli di comprensione dei documenti.

Svelare i rischi dovuti agli attacchi backdoor sui sistemi intelligenti.

Un nuovo metodo combina spiegabilità e privacy nel clustering per ottenere migliori informazioni dai dati.