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Nuovi metodi rivelano vulnerabilità nei modelli medici attraverso attacchi backdoor.

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Un metodo per verificare le identità proteggendo le informazioni personali.

Un sistema flessibile migliora l'accesso alle informazioni sensibili per gli utenti fidati.

Uno sguardo a come l'apprendimento sul dispositivo bilancia le prestazioni dell'app con la privacy dell'utente.

MIA-Tuner cerca di affrontare i problemi di privacy nei dati di addestramento dei LLM.

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La validazione e la conferma sono fondamentali per interazioni sicure sulla blockchain.

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Nuovi metodi migliorano la difesa dei modelli di machine learning contro gli attacchi avversari.

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Uno sguardo ai rischi di archiviazione dei metadati NFT e alle alternative decentralizzate.

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Esplorare l'incrocio tra il calcolo quantistico e l'apprendimento automatico per la sicurezza dei dati.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza nel calcolo della base di una reticolato usando l'algoritmo euclideo generalizzato.

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Rorqual migliora l'elaborazione delle transazioni nella blockchain utilizzando Ambienti di Esecuzione Fidati.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nel machine learning sicuro usando DCT con FHE.

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PromptSmooth migliora l'accuratezza dei Med-VLM contro gli attacchi avversariali in modo efficace.

Le modifiche a MOTION2NX migliorano l'efficienza e la sicurezza nei compiti di inferenza delle immagini.

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Un nuovo metodo di compressione migliora l'efficienza delle query sui dati privati.

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Esaminando nuovi metodi per migliorare l'efficienza e la sicurezza delle reti neurali.

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Questo articolo esplora il ruolo del deep learning nella steganalisi linguistica.

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