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Esaminare come il deep learning migliora gli attacchi a canale laterale sui dispositivi.

Capire i rischi per la sicurezza dei dispositivi touchscreen dagli attacchi IEMI.

Il data poisoning mette a rischio l'integrità dei sistemi di apprendimento in contesto, rivelando vulnerabilità nascoste.

Un nuovo protocollo di accordo sulla chiave quantistica migliora la sicurezza e l'efficienza nella comunicazione tra più parti.

Migliorare l'affidabilità del machine learning attraverso metodi avanzati di rilevamento OOD.

Esplorare metodi per garantire la privacy mentre si calcolano le medie nelle reti di dispositivi.

Questo articolo esamina gli attacchi di falsificazione quantistica sui sistemi di crittografia COPA, AES-COPA e Marble.

Uno sguardo ai rischi per la privacy e alle difese nel Vertical Federated Learning.

Il calcolo quantistico sfida i metodi di crittografia tradizionali con strategie di attacco avanzate.

Scopri come l'autenticazione sociale migliora la fiducia nelle comunicazioni digitali.

Esaminare i rischi e le soluzioni per la sicurezza nei dispositivi di Realtà Estesa.

Questo articolo parla delle preoccupazioni sulla privacy nell'uso dei modelli GPT nei cloud.

Questa ricerca esamina le vulnerabilità nelle SNN combinate con tecniche di apprendimento federato.

Investigando i rischi di sicurezza e i metodi di rilevamento per i modelli di diffusione.

Nuovi metodi migliorano la capacità di distinguere audio falso da quello reale.

Un nuovo metodo combina l'IA e la sicurezza tradizionale per comunicazioni wireless più sicure.

Questo studio esamina le preoccupazioni sulla privacy nell'apprendimento delle rappresentazioni grafiche e negli attacchi di ricostruzione dei bordi.

Esplorando i rischi degli attacchi di inversione del modello sui dati privati nei modelli di machine learning.

La radio fingerprinting aiuta a proteggere i sistemi satellitari dagli attacchi di jamming.

Un'immersione profonda nei principali aspetti e nelle sfide dell'apprendimento federato decentralizzato.

La distribuzione quantistica delle chiavi migliora la comunicazione sicura tramite metodi innovativi.

Metodi innovativi per migliorare la sicurezza delle password durante i processi di completamento automatico.

Questo studio esplora strategie di allenamento per migliorare la rilevazione di audio falsi.

L'esame degli attacchi di jailbreak mostra debolezze nella sicurezza dei modelli linguistici.

Approcci innovativi per rimuovere dati dai modelli di AI mantenendo la privacy.

Questo articolo parla dell'attacco SpongeNet e del suo impatto sul consumo energetico nei modelli di deep learning.

Uno sguardo approfondito agli attacchi di corruzione che minacciano i sistemi blockchain.

Le backdoor architettoniche presentano seri rischi per la sicurezza nelle reti neurali, spesso restando non rilevate.

Un nuovo metodo per gestire l'accesso ai database con chiarezza ed efficienza.

Uno studio mette in evidenza metodi chiave per un rilevamento efficace delle anomalie in vari settori.

Nuove strategie permettono agli attacchi Trojan di superare efficacemente i metodi di rilevamento.

Esaminando metodi per abbassare i punteggi di centralità e ridurre l'influenza nelle reti.

Uno sguardo dettagliato alla valutazione di CyberMetric degli esperti di AI e umani nella cybersecurity.

Questo articolo esamina un modello decentralizzato per l'attestazione remota che migliora la sicurezza.

Il calcolo quantistico migliora il calcolo sicuro multiparte aumentando la privacy e l'efficienza.

NeuroBench standardizza gli studi di autenticazione delle onde cerebrali per migliorare le tecniche di sicurezza.

Un nuovo framework punta a vulnerabilità nei classificatori quantistici dagli attacchi avversari.

Un nuovo modello migliora la comprensione della sicurezza nella comunicazione quantistica.

Esplorare come le aziende affrontano lo sviluppo sicuro del software in un panorama digitale in evoluzione.

NU-HUNCC combina tecniche innovative per messaggi sicuri contro minacce in evoluzione.