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Uno sguardo alle vulnerabilità nei servizi cloud e alle loro implicazioni per gli utenti.

Un nuovo metodo migliora i ViTs per immagini mediche più sicure.

Esaminare le sfide e le opportunità della privacy differenziale nell'analisi dei dati.

I metodi di adattamento durante il test affrontano vulnerabilità dagli attacchi di avvelenamento, mettendo in dubbio la loro efficacia.

Esplorare vulnerabilità nascoste nei modelli di machine learning e possibili contromisure.

Un nuovo sistema aumenta la sicurezza e l'efficienza del trasporto dei reni usando blockchain e machine learning.

Esplorando i progressi nelle reti quantistiche per comunicazioni sicure.

Uno studio sulle vulnerabilità nel codice IoT trovato online mette in luce i rischi per la sicurezza.

Un approccio nuovo protegge il codice quantistico e l'output da accessi non autorizzati nei servizi cloud.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza del trattamento sicuro dei dati nelle reti mobili.

Affrontare le sfide della privacy nell'intercettazione legale dentro la tecnologia 5G.

Scopri come il calcolo verificabile crea fiducia nel trattamento dei dati sensibili.

Un nuovo approccio personalizza l'addestramento dei modelli proteggendo la privacy dei dati.

Un nuovo approccio alla riduzione modulare migliora le prestazioni nella crittografia.

Nuovi metodi aumentano l'efficienza nella verifica dei dati e nell'integrità per vari settori.

Esaminare come l'IoT può trasformare la manifattura e le barriere alla sua adozione.

Un nuovo metodo aumenta l'efficienza nell'estrazione della casualità nella crittografia quantistica.

I codici quantistici proteggono le informazioni elaborate dai computer quantistici da errori e rumore.

Scopri come i sistemi di auditing migliorano la sicurezza dei dati e la responsabilità.

Una nuova architettura protegge i dati degli utenti negli ambienti di computazione quantistica.

Un nuovo modo per proteggere le immagini RAW da manipolazioni.

Questo studio esplora tecniche di adattamento di dominio per il deep learning su dati criptati.

Esplorare una nuova funzione hash che sfrutta principi quantistici per migliorare la sicurezza dei dati.

Nuovi metodi migliorano la privacy del federated learning e la difesa contro gli attacchi.

Un nuovo algoritmo quantistico migliora l’efficienza della fattorizzazione di numeri grandi.

Un nuovo metodo consente la protezione della privacy nel deep learning tramite approssimazioni polinomiali.

Un nuovo algoritmo semplifica la rappresentazione R1CS per una maggiore chiarezza ed efficienza dei ZKP.

Uno sguardo alla gestione della riservatezza e dell'integrità nei linguaggi di programmazione.

Un nuovo approccio migliora i compiti generativi nelle app mobili garantendo al contempo la sicurezza dei dati degli utenti.

Scopri il design innovativo HITA per migliorare il testing delle applicazioni IoT in sanità.

Esplorare il calcolo multi-party sicuro come soluzione per la privacy nei servizi basati sui dati.

Un nuovo strumento semplifica la moltiplicazione costante di grandi numeri per migliorare le performance dei sistemi crittografici.

La ricerca dimostra come i LLM possano migliorare la privacy mantenendo l'efficacia del modello linguistico.

Nuovi metodi migliorano l'addestramento dei modelli proteggendo la privacy dei dati degli utenti.

Questo studio esamina l'uso dei sistemi PIM per migliorare le performance della crittografia omomorfica.

Gli scienziati collegano particelle intrecciate su oltre 101 chilometri, spingendo i confini delle reti quantistiche.

L'addestramento avversariale migliora la resistenza dei modelli di machine learning alla manipolazione degli input.

Un nuovo metodo combina TEE e circuiti offuscati per migliori prestazioni nei compiti cloud.

Un metodo chiamato HINT protegge l'apprendimento automatico dagli attacchi di dati dannosi.

Uno sguardo alle sfide e alle soluzioni nella gestione dei Big Data.