Articoli più recenti per Integrità dei Dati

Il nuovo metodo BaDLoss migliora la protezione contro il data poisoning nel machine learning.

Uno sguardo alle complessità nell'identificare le chiavi candidati nel design dei database.

FIP migliora l'addestramento dei modelli per prevenire la manipolazione dei dati dannosa.

NoiseAttack altera più classi negli attacchi backdoor usando schemi di rumore sottili.

Nuovi metodi migliorano la sicurezza delle firme digitali contro le minacce informatiche future.

Scopri come i trigger nascosti possono manipolare i modelli di linguaggio e comportare seri rischi.

Impara a ottenere risultati di aggregazione affidabili nonostante le incoerenze nei dati.

Capire il rumore quantistico e classico migliora l'affidabilità del trasferimento delle informazioni.

Esporre i rischi di manipolazione delle funzioni di influenza nel machine learning.

Esplorare come gli errori nel calcolo catalitico possano ampliare le capacità computazionali.

Esplorare strategie per trovare valori massimi tra dati corrotti.

Questo articolo esamina i metodi per rilevare la contaminazione dei dati nei modelli linguistici di grandi dimensioni.

Nuovi metodi mirano a ridurre le imprecisioni nei modelli linguistici all'interno dei sistemi di recupero informazioni.

Presentiamo PAD-FT, un metodo leggero per combattere gli attacchi backdoor senza dati puliti.

Esplorando gli attacchi di preferenza inversa e il loro impatto sulla sicurezza dei modelli.

Nuove scoperte sollevano preoccupazioni sulle affermazioni di superconduttività nei materiali ricchi di idrogeno.

Questo articolo esplora le minacce degli attacchi di avvelenamento sui sistemi di database.

Una panoramica dei metodi tradizionali e di deep learning nella sicurezza delle reti.

Questo articolo parla degli effetti degli attacchi DDoS sui sistemi cibernetico-fisici e dei modi per mitigarli.

Un nuovo framework identifica quando i modelli multimodali usano dati di addestramento inappropriati.

Gli attacchi di manipolazione dei dati rappresentano minacce serie per l'integrità e la privacy dei modelli.

Scopri le sfide del testing delle proprietà nei dataset con avversari.

Scopri come il data poisoning interferisce con i processi di training dell'AI.

Scopri come migliorare le Reti Neurali Grafiche correggendo dati dannosi.

Esplorare le vulnerabilità e le difese nei moderni sistemi di trasporto.

Come i modelli AI possono fingere la loro intelligenza attraverso la manipolazione.

Esaminando le controversie e le sfide nella diagnosi della SBS e dell'AHT.

Chorba migliora i controlli CRC con velocità e semplicità.

Scopri come PoisonCatcher protegge i dati IIoT da intrusioni dannose.

Scopri come la corruzione dei dati influisce sul machine learning e i modi per affrontarla.