Articoli più recenti per Protezione dei Dati

Questo articolo parla dell'importanza e delle strategie per mettere in sicurezza le catene di approvvigionamento del software.

I design dei chiplet migliorano l'efficienza, ma introducono seri problemi di sicurezza che vanno affrontati.

Esaminando il legame tra la privacy differenziale locale e l'equità nei sistemi di ML.

La difesa informatica è fondamentale per proteggere i sistemi digitali da minacce e vulnerabilità.

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

Esplorare trappole di copyright fuzzy come metodo per i creatori di contenuti per tenere traccia dell'uso non autorizzato.

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

Nuovi metodi migliorano i processi di rimozione dei dati nei modelli di machine learning.

Nuovi metodi combattono gli attacchi backdoor sui modelli di machine learning per una maggiore sicurezza.

Nuovi metodi crittografici sono fondamentali per proteggere i dati dalle minacce quantistiche.

Un nuovo metodo per analizzare le politiche sulla privacy online usando modelli di linguaggio avanzati.

Esplorare il ruolo dell'entropia nel migliorare la sicurezza della comunicazione quantistica.

La ricerca mostra che i circuiti reversibili possono creare permutazioni pseudocasuali sicure.

Scopri le tecniche di fuzzing per migliorare la sicurezza delle applicazioni web.

Svelare i rischi dovuti agli attacchi backdoor sui sistemi intelligenti.

Gli estrattori non malleabili migliorano la casualità e proteggono i dati sensibili da manomissioni.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle vulnerabilità microarchitettoniche nei sistemi informatici.

Nuovi metodi migliorano la sicurezza dei sistemi crittografici utilizzando la meccanica quantistica.

Un nuovo modo per trovare vulnerabilità di sicurezza nei processori usando il framework Shesha.

UGradSL offre una soluzione pratica per rimuovere informazioni sensibili dai modelli di apprendimento automatico.

Uno sguardo ai metodi di sicurezza del kernel per combattere attacchi avanzati come Spectre.

Esaminando il difetto Rowhammer e le sue implicazioni per la sicurezza dei dati.

Investigando le vulnerabilità di sicurezza nel Memory Tagging Extension e negli attacchi di esecuzione speculativa.

La competizione svela vulnerabilità e difese nella sicurezza dei modelli di linguaggio.

Esplorando metodi per proteggere le immagini personali dall'uso improprio dell'IA.

Scopri come gli attacchi backdoor minacciano i sistemi di apprendimento automatico e i metodi per difendersi da essi.

La cybersecurity si evolve con il networking a zero fiducia per combattere le minacce in aumento.

Valutare l'efficacia del Cyber Essentials contro le minacce informatiche in evoluzione.

Scopri come la privacy differenziale protegge i dati personali pur permettendo analisi utili.

Uno studio che valuta l'efficacia dei LLM nel rilevare vulnerabilità delle app Android.

Esaminare i rischi e le difese contro gli attacchi backdoor nei modelli di intelligenza artificiale.

Questo studio esamina i problemi di privacy e i metodi di protezione per i classificatori AI.

Questo articolo parla di come migliorare la sicurezza per le reti IoT usando satelliti LEO.

Esplorando il nuovo metodo di Google per la pubblicità personalizzata senza cookie.

Un metodo per proteggere le immagini tramite tecniche di crittografia avanzate.

Un nuovo framework valuta i metodi per anonimizzare i dati biometrici per migliorare la privacy.

Nuovi metodi puntano a proteggere i modelli di apprendimento automatico dalle minacce di backdoor.

Un nuovo approccio mette in luce le vulnerabilità nei modelli di deep learning, sollevando preoccupazioni sulla privacy.

Uno studio svela come i dati del 5G possano rivelare l'attività degli utenti.

Combinare le reti neurali con la crittografia migliora i metodi di comunicazione sicuri.