Articoli più recenti per Sicurezza dei Dati

Nuovi circuiti ibridi migliorano la trasmissione sicura dei dati usando coppie di fotoni intrecciati.

Uno sguardo ai miglioramenti delle prestazioni di QUIC rispetto ai protocolli tradizionali.

AgEncID offre un nuovo metodo per proteggere i dati FPGA negli ambienti cloud.

Il framework TbDd migliora la sicurezza e l'efficienza della blockchain per le applicazioni IoT.

Esaminando attacchi backdoor e errori di etichettatura nei modelli di intelligenza artificiale medica.

Indagare algoritmi resilienti per testare funzioni in mezzo a sfide di perdita di dati.

Uno studio rivela i rischi di attacchi backdoor nei compiti di previsione delle connessioni nei GNN.

Scopri come il machine unlearning aiuta a proteggere la privacy degli utenti rimuovendo l'influenza dei dati.

Un nuovo modo per migliorare le prestazioni del federated learning garantendo la privacy dei dati.

Uno sguardo a come la crittografia omomorfica aiuta il gradient descent nella sicurezza dei dati.

Usare modelli di diffusione per migliorare la rilevazione di esempi avversariali nel machine learning.

Uno sguardo ai vincoli delle stringhe e alla loro importanza nei sistemi software.

Introducendo un linguaggio per migliorare la sicurezza del computing riservato nel cloud.

Questo studio presenta WAVES, un benchmark per valutare le tecniche di watermarking contro vari attacchi.

I metodi di "machine unlearning" sono fondamentali per rispettare i diritti alla privacy dei dati.

Questo documento parla dell'importanza della casualità nei sistemi crittografici.

Un nuovo metodo potenzia le reti neurali contro attacchi avversariali usando input basati su insiemi.

Un nuovo metodo per migliorare la resistenza delle reti neurali agli attacchi mantenendo le prestazioni.

Scopri come la programmazione interattiva migliora la comunicazione sicura tra le parti.

L'IA generativa migliora la sicurezza, la scalabilità e la privacy della blockchain.

Esplorare le sfide e le soluzioni per proteggere le smart grid dagli attacchi informatici.

Scopri cosa sono gli accordi sul livello di servizio e come influiscono sulla qualità del servizio.

Questo lavoro migliora i metodi di disapprendimento delle macchine per una migliore privacy dei dati e efficienza.

Esplorando modi per aumentare l'affidabilità nelle tecnologie di intelligenza artificiale distribuita.

Esplorare come l'unlearning delle macchine aiuti nella privacy dei dati e nella conformità.

Questo articolo esplora le sfide che si affrontano nell'adottare l'IoT nella catena di approvvigionamento a freddo.

Questo studio esplora come usare le intestazioni delle risposte per identificare più efficacemente i tracker online.

Un nuovo framework migliora l'efficienza del computing sicuro garantendo la privacy dei dati.

Scopri come le piccole perturbazioni innocue proteggono la privacy nel deep learning senza influire sulla funzionalità delle DNN.

Un nuovo modello combina crittografia ricercabile con computazione quantistica per una protezione dei dati migliore.

Esplorare un approccio moderno per condividere immagini in modo sicuro usando tecniche quantistiche.

Un metodo per la conversione della voce che migliora la privacy e la qualità del parlato.

Capire come costruire sistemi di machine learning più affidabili contro minacce avversarie.

Esaminare i rischi per la privacy e le soluzioni per il tracciamento oculare nella realtà virtuale.

Uno sguardo interno allo sviluppo di un'applicazione LLM sicura per documenti interni.

Esplorando i vantaggi della comunicazione con qubit nel trasferimento moderno delle informazioni.

Esplorando come le fibre ottiche possano migliorare la tecnologia di comunicazione quantistica.

Questo studio esamina le vulnerabilità nei modelli di IA usati per le applicazioni genomiche.

Presentiamo FOMO, un metodo per migliorare le DNN contro gli attacchi avversari tramite il dimenticare.

Esplorare le minacce rappresentate dal avvelenamento indiscriminato dei dati nell'apprendimento auto-supervisionato.