Articoli più recenti per Integrità dei Dati

La ricerca sviluppa metodi per verificare l'integrità dei dati attraverso test di concordanza.

Scopri come le nuove tecniche migliorano la verifica e la scoperta dei vincoli di diniego.

Uno studio sulla allocazione delle risorse contro attacchi furtivi in sistemi interconnessi.

Esaminando gli effetti della duplicazione di codice tra dataset sulle metriche di prestazione del modello.

Impara metodi per testare se i dati mancanti sono casuali usando le matrici di covarianza.

TransTroj migliora gli attacchi backdoor, aumentando l'efficacia e la resistenza alla rilevazione.

Scopri come l'attestazione remota garantisce la fiducia nel sistema e previene la manomissione delle prove.

Questo studio valuta i metodi tradizionali e quelli basati su alberi per gestire i dati mancanti.

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

La contaminazione dei dati nei modelli linguistici crea seri problemi di fiducia per le valutazioni.

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

Esaminare i rischi di contaminazione dei dati nei modelli di linguaggio a codice chiuso.

Esplorare metodi migliorati per la correzione degli errori nel calcolo quantistico.

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

Uno sguardo a come la resilienza dei database influisce sulla gestione dei dati e sul processamento delle query.

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

Un nuovo approccio riduce i rischi di RowHammer in DRAM con costi contenuti.

Questo articolo parla del disturbo da lettura nel DRAM e presenta una nuova soluzione.

Un nuovo metodo migliora la pulizia dei dati mantenendo l'equità nei modelli di machine learning.

ImgTrojan manipola i VLM usando dati di addestramento ingannevoli.

Nuovi metodi migliorano il watermarking nei modelli di linguaggio grandi mantenendo la qualità del testo.

Scopri le ultime novità nella correzione degli errori per le tecnologie di memoria moderne.

Un nuovo modo per trovare campioni di backdoor senza avere dati puliti.

Migliorare la trasparenza è fondamentale per una ricerca scientifica credibile e risultati affidabili.

FastFlip aiuta gli sviluppatori a trovare e analizzare rapidamente gli errori del software.

Un nuovo metodo per proteggere i modelli di machine learning dagli attacchi di dati malevoli.

Un framework che combina il fingerprinting dei dispositivi e il watermarking per immagini mediche sicure.

Questo articolo presenta un test di manipolazione per capire gli effetti del trattamento in contesti complessi.

Un nuovo metodo per confermare l'integrità SQL basato su regole OCL.

La ricerca evidenzia le vulnerabilità dei sistemi MNMT agli attacchi backdoor.

Esplorare il ruolo del codice Bacon-Shor nel migliorare la correzione degli errori quantistici.

Uno strumento semplifica l'evoluzione dello schema del database mantenendo l'integrità.

Un nuovo strumento mira a identificare studi problematici nella ricerca sanitaria.

Introducendo un framework per test statistici resilienti contro i valori anomali e gli strumenti deboli nella ricerca.

Metodi per gestire efficacemente i valori anomali nell'analisi dei dati.

DeepJSCC migliora la qualità dell'immagine nelle reti di ripetizione, integrando la trasmissione con l'apprendimento profondo.

Scopri un modo più efficace per gestire i dati mancanti nella ricerca.

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

Scopri i codici localmente correttibili e il loro impatto sulla correzione degli errori.

Questo studio sviluppa algoritmi per migliorare la resistenza dei sistemi distribuiti ai dispositivi difettosi.