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Questo studio esamina le debolezze dei modelli SER contro attacchi avversari in diverse lingue.

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Introducendo un nuovo modo per valutare i rischi per la privacy nei modelli di machine learning.

Esplorando sistemi automatizzati per un'indagine efficiente sulle minacce informatiche e le violazioni.

L'autenticazione quantistica offre un metodo sicuro per la verifica dei dati utilizzando la meccanica quantistica.

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WPS può aiutare i servizi di localizzazione ma minaccia seriamente la privacy degli utenti.

Migliorare la robustezza del machine learning contro gli esempi avversari è fondamentale per applicazioni sicure.

Uno studio introduce RepNoise per proteggere i grandi modelli linguistici da un fine-tuning dannoso.

Migliorare l'apprendimento distribuito attraverso tecniche di clipping adattive e robuste.

Uno studio su come migliorare la robustezza contro gli attacchi nei modelli linguistici.

Un nuovo framework migliora l'efficienza dei test di penetrazione automatizzati usando il reinforcement learning.

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Esaminando i rischi che affrontano i TEE a causa dei metodi di attacco in evoluzione.

Esaminare l'impatto dei nudges sul comportamento di cambio password dopo le violazioni dei dati.

Esplorando l'impatto dell'IA su efficienza, privacy e sicurezza nei sistemi vitali.

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Questo articolo esamina come gli attacchi influenzano la sicurezza dei LLM e la generazione delle risposte.

NCS permette di generare esempi avversari in modo efficace e con costi computazionali più bassi.

Un clip audio universale può silenziare modelli ASR avanzati come Whisper.

Un nuovo metodo migliora gli attacchi di jailbreak su modelli AI avanzati usando il gioco di ruolo.

Un approccio efficiente in termini di risorse agli attacchi backdoor sui modelli di machine learning avanzati.

Studio su come migliorare la sicurezza e l'efficienza nella comunicazione quantistica.

Nuovi metodi nella crittografia basata su codice migliorano effettivamente la protezione dei dati.

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Nuovo metodo riduce le minacce backdoor nei reti neurali profonde.

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Esplora come i giocatori usano la deceptione in scenari competitivi.

Esaminando le sfide di sicurezza e le soluzioni per il RIC nelle reti Open RAN.

Questo studio migliora la sicurezza del machine learning quantistico contro attacchi avversari tramite canali di rumore e metodi di privacy.

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Fast-FedUL offre metodi rapidi per rimuovere i dati nell'apprendimento federato, garantendo al contempo la privacy.

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