Scopri come i ponti collegano diversi metodi di crittografia per mantenere la sicurezza dei dati.
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Informatica - Crittografia e sicurezza
RSSEsaminando il futuro della crittografia con l'emergere della tecnologia quantistica.
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Una nuova piattaforma per la raccolta di dati affronta le sfide del machine learning nella sicurezza dei network.
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Le istituzioni finanziarie cercano modi sicuri per condividere dati proteggendo la privacy.
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Un nuovo metodo per sfuggire alla rilevazione di malware presenta seri rischi per la cybersicurezza.
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Un nuovo approccio agli stablecoin per transazioni più fluide tra blockchain.
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Un approccio pratico per facilitare una comunicazione fluida tra diverse piattaforme blockchain.
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Scopri come l'edge learning migliora la sicurezza e le prestazioni dell'IoT nelle reti avanzate.
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Uno studio su come rilevare attacchi di omoglyph per proteggere gli utenti online.
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SlothSpeech svela vulnerabilità nei sistemi di riconoscimento vocale, rallentandoli parecchio.
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Utilizzare sia dati privati che pubblici migliora il machine learning garantendo la privacy.
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Esplorando il potenziale del mining quantistico per ridurre il consumo energetico nelle criptovalute.
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Questo articolo parla di tecniche per ottenere precisione e privacy nei modelli di machine learning.
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Scopri come il cuckoo hashing migliora lo stoccaggio dei dati e la privacy nelle applicazioni crittografiche.
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Impara come proteggere i server IoT dagli attacchi di inondazione UDP.
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Nuove tecniche migliorano la velocità e l'efficienza dei calcoli crittografati usando le GPU.
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Le Etichette Nutrizionali della Privacy servono a semplificare la comprensione delle pratiche sui dati personali.
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Scopri come il DNS crittografato migliora la privacy degli utenti e le performance del web.
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Le app mobili spesso non sono chiare sulla raccolta dei dati, il che influisce sulla fiducia degli utenti.
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Questo articolo esamina la scansione lato client e le sue implicazioni per la privacy e la sicurezza.
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RQM migliora la privacy nel federated learning mantenendo l'efficienza del modello.
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Le tecniche di machine learning stanno rimodellando gli approcci crittografici all'Apprendimento con Errori.
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Questo studio esamina le politiche sulla privacy negli USA, nel Regno Unito e in India.
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Ethereum deve adattare la sua rete per soddisfare nuove esigenze e migliorare la velocità delle transazioni.
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FDINet offre una nuova difesa contro gli attacchi di estrazione dei modelli nei servizi basati sul cloud.
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Nuovi protocolli migliorano la privacy e l'integrità del modello nell'apprendimento federato.
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Le funzioni hash sono fondamentali per la sicurezza, ma le collisioni sono una grande sfida.
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Un nuovo esercizio aiuta le aziende a gestire efficacemente gli incidenti di sicurezza informatica.
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La rilevazione delle intrusioni self-supervised offre miglioramenti di sicurezza in tempo reale per i sistemi IoT.
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I progressi nella tecnologia permettono di creare volti umani falsi molto realistici.
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Esaminando l'intersezione tra generazione di immagini AI e rischi di copyright.
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Le matrici NMDS bilanciano sicurezza ed efficienza, essenziali per sistemi crittografici leggeri.
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La ricerca rivela rischi nascosti nei modelli di machine learning tramite steganografia.
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ALBUS offre una rilevazione migliorata per gli attacchi DDoS a inondazione improvvisa, potenziando la sicurezza di internet.
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