Articoli più recenti per Sicurezza dei Dati

Un nuovo modo per dimostrare il possesso di modelli linguistici.

Le fibre multicore migliorano la comunicazione quantistica trasmettendo segnali con poca interferenza.

Una panoramica di come l'informazione quantistica viene trasmessa e manipolata.

KiOP offre un modo semplice per condividere conoscenze da più modelli.

Uno studio sulla resilienza dei Graph Transformers contro attacchi avversariali.

Uno studio mostra che l'espansione di Medicaid potrebbe migliorare la protezione dei consumatori contro frodi e furti d'identità.

Uno studio rivela rischi sorprendenti nel condividere dati sensibili con chatbot.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza nei sistemi di raccomandazione attraverso un efficace watermarking.

Presentiamo un sistema di archiviazione chiave-valore distribuito per migliorare la sicurezza dei dati negli ambienti cloud.

Migliorare la gestione dell'energia nelle reti wireless per una comunicazione sicura.

Presentiamo SPLITZ, un metodo per migliorare la stabilità dei modelli di intelligenza artificiale contro esempi avversariali.

Un nuovo approccio punta a proteggere la privacy dell'utente mentre migliora l'accuratezza dei risultati.

Questo articolo esplora l'importanza dei codici additivi quaternari nella correzione degli errori.

Uno sguardo al Federated Learning e al suo ruolo nella protezione dei dati degli utenti.

Uno sguardo al random smoothing come difesa per i modelli di machine learning.

Esplorare come le organizzazioni si adattano ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

SNNGX offre nuove soluzioni di sicurezza per le Reti Neurali Spiking in diverse applicazioni.

Nuovi tipi di codici migliorano la trasmissione delle informazioni e la sicurezza nelle reti.

LightPHE rende più semplice proteggere i dati sensibili usando la crittografia omomorfica.

Nuovo metodo migliora la generazione di dati sintetici garantendo la protezione della privacy.

Esplorare come la blockchain possa migliorare la sicurezza dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

FedTime combina l'apprendimento federato e i dati locali per migliorare le previsioni, garantendo al contempo la privacy dei dati.

BackdoorBench offre un approccio unificato per valutare i metodi di apprendimento backdoor nelle reti neurali profonde.

Uno sguardo alle debolezze nei LLM e strategie per migliorare.

Un nuovo metodo per proteggere i dati medici usando blockchain e identità autonoma.

Esaminando le preoccupazioni sulla privacy nella comunicazione orientata ai compiti con la prossima tecnologia 6G.

Tecniche innovative proteggono i dati vocali sensibili mantenendo l'accuratezza del processamento.

Un nuovo metodo migliora la privacy per le immagini facciali mantenendo la qualità.

La ricerca migliora i metodi per analizzare i cifrari leggeri come Simon e Simeck.

Esaminare i rischi e le strategie del furto di modelli nei sistemi di apprendimento federato.

Nuovi metodi migliorano l'analisi della crittografia basata su codice, aumentando la sicurezza.

Uno sguardo ai rischi di fuga dei prompt nei grandi modelli di linguaggio e ai metodi di prevenzione.

Esaminare come gli assistenti AI possono rispettare la privacy degli utenti mentre svolgono compiti.

I modelli di linguaggio più grandi mostrano una maggiore vulnerabilità a comportamenti dannosi nei dati.

Scopri il potenziale del rilevamento Kramers-Kronig nella comunicazione quantistica sicura.

Scopri come funzionano i codici QR e il ruolo della correzione degli errori.

Nuovi metodi migliorano la resistenza dei modelli di deep learning ai cambiamenti avversi.

Nuovi metodi riducono la perdita d'identità nel riconoscimento facciale garantendo la privacy dei dati.

I sistemi RAG migliorano le operazioni ma introducono gravi vulnerabilità di sicurezza.

Integrando il calcolo quantistico e il livellamento randomizzato, si migliora la sicurezza dei modelli di machine learning contro gli attacchi.