インターネット投票システムの影響と課題を探る。
Stanisław Barański, Ben Biedermann, Joshua Ellul
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Blaine Hoak, Ryan Sheatsley, Patrick McDaniel
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アマゾンのサイドウォークがデジタル時代のプライバシーと権力のダイナミクスをどうぼやかすか。
Thijmen van Gend, Donald Jay Bertulfo, Seda Gürses
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新しいデータセットが脆弱性を特定してスマートコントラクトのセキュリティを向上させる。
Chavhan Sujeet Yashavant, MitrajSinh Chavda, Saurabh Kumar
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BlockDoorがどのようにしてニューラルネットワークをバックドア攻撃から守るかを学ぼう。
Yi Hao Puah, Anh Tu Ngo, Nandish Chattopadhyay
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NIDSや最新のモデルがサイバーセキュリティ対策をどう強化するか学ぼう。
Nir Daniel, Florian Klaus Kaiser, Shay Giladi
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高度なシステムでAIの行動を操作するのは、深刻なリスクを伴う。
Fengshuo Bai, Runze Liu, Yali Du
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敵対的サンプルがサイバーセキュリティにどんな影響を与え、防御にどう挑戦しているのかを見てみよう。
Li Li
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新しいメソッドがテキストから画像モデルの安全性を向上させることを目指してる。
Portia Cooper, Harshita Narnoli, Mihai Surdeanu
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拡散モデルにおけるバックドア攻撃の危険性を発見する。
Yuning Han, Bingyin Zhao, Rui Chu
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パーソナライズされたフィッシング攻撃がどう危険になってるか学ぼう。
Qinglin Qi, Yun Luo, Yijia Xu
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脳コンピュータインターフェースでの新しい方法がどうやってアイデンティティを守るか学ぼう。
L. Meng, X. Jiang, J. Huang
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ZKPがデジタル世界でプライバシーを守る手助けをする方法を学ぼう。
Shahzad Ahmad Butt, Benjamin Reynolds, Veeraraghavan Ramamurthy
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フィッシング攻撃が信頼できるネットワークを利用して情報を盗む方法を学ぼう。
Elisa Luo, Liane Young, Grant Ho
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デジタル時代にプライバシーを高めるために、学習モデルがどう努力しているかを見つけよう。
Maryam Aliakbarpour, Konstantina Bairaktari, Adam Smith
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SLIM暗号化は、デジタルセキュリティに対する量子の脅威からの防護を提供する。
Hasan Ozgur Cildiroglu, Oguz Yayla
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大規模言語モデルを使ってソフトウェアの弱点を検出する。
Ira Ceka, Feitong Qiao, Anik Dey
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ラジオ周波数フィンガープリンティングとエッジコンピューティングがIoTのセキュリティ課題に効率的に対処するよ。
Ahmed Mohamed Hussain, Nada Abughanam, Panos Papadimitratos
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重要なコンピュータシステムを守るAIの役割を調べる。
Matteo Esposito, Francesco Palagiano, Valentina Lenarduzzi
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IoTデバイスがプライバシーに与える影響と透明性の必要性。
Isita Bagayatkar, Youngil Kim, Gene Tsudik
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ウェブサイトフィンガープリンティングは、Torのプライバシー機能にもかかわらずユーザーの活動を明らかにする。
Jiajun Gong, Wei Cai, Siyuan Liang
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完全同型整合モデルがセンシティブな医療情報をどう守るか学ぼう。
B. Shuriya, S. Vimal Kumar, K. Bagyalakshmi
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偽のスターがソフトウェア開発コミュニティを誤解させてる。
Hao He, Haoqin Yang, Philipp Burckhardt
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Magnifierがモバイルデバイスのネットワーク追跡を簡単に変えてくれることを発見してみて。
Wenhao Li, Qiang Wang, Huaifeng Bao
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GraphFuzzがチップ設計の検証をどう変えて、セキュリティをどう向上させるかを見てみよう。
Raghul Saravanan, Sreenitha Kasarapu, Sai Manoj Pudukotai Dinakarrao
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量子脅威に対抗する新しいテクニックでメッセージをプライベートに保つ方法を学ぼう。
Paul Staat, Meik Dörpinghaus, Azadeh Sheikholeslami
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新しい方法が、より広い概念を通じて言語モデルへの効率的なトロイの木馬攻撃を可能にする。
Keltin Grimes, Marco Christiani, David Shriver
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TETRISは個人のプライバシーを守りつつ、安全なデータ分析を可能にする。
Malika Izabachène, Jean-Philippe Bossuat
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新しい方法がリンク予測攻撃戦略を改善し、セキュリティの欠陥を浮き彫りにしてる。
Jiate Li, Meng Pang, Binghui Wang
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合成データとプライバシーの役割についての考察。
Lucas Rosenblatt, Bill Howe, Julia Stoyanovich
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フィンガープリンティング技術で機械学習モデルを守る方法を学ぼう。
Augustin Godinot, Erwan Le Merrer, Camilla Penzo
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差分プライバシーが分析中に個人データをどう守るかを発見しよう。
Albert Cheu, Debanuj Nayak
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専門家がデジタル世界で出来事を再構築する方法。
Céline Vanini, Chris Hargreaves, Frank Breitinger
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プライバシーを守るクラウドサービスがどうやって情報を守るか学ぼう。
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トランスプランテーションはMCUファームウェアのファジングを最適化して、スピードと効率を向上させるよ。
Florian Hofhammer, Qinying Wang, Atri Bhattacharyya
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自動化ツールがデジタル空間全体のセキュリティ評価を革新してるね。
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スマートな都市環境のためのセキュアな認証方法についての考察。
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悪意のあるユーザーからクラウドデータのセキュリティを強化する新しいモデル。
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MAIDSは、クラウドデータへの不正アクセスに対して積極的なセキュリティを提供するよ。
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新しいセキュリティ手法で産業システムをサイバー攻撃から守る方法を学ぼう。
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指紋コードやアルゴリズムがどのように個人データを守るか学ぼう。
Xin Lyu, Kunal Talwar
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差分プライバシーが個人データを守りながら意思決定をどう助けるかを探ってみて。
Victor A. E. Farias, Felipe T. Brito, Cheryl Flynn
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フローエクスポータが侵入検知のための機械学習データセットをどう改善するかを学ぼう。
Daniela Pinto, João Vitorino, Eva Maia
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サイバーセキュリティの進化する世界と、その安全における重要な役割を探ろう。
Shalini Saini, Anitha Chennamaneni, Babatunde Sawyerr
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VIAPは、いろんな角度からAI認識システムを欺くソリューションを提供してるよ。
Christian Green, Mehmet Ergezer, Abdurrahman Zeybey
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プライバシーと使いやすいデータアクセスの交差点をナビゲートする。
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5G技術がどんなふうに私たちの世界をつなげて、安全を確保しているかを見つけてみよう。
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新しいフレームワークがAIと同型暗号を使ってIoTのセキュリティを強化するよ。
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コンテキスト崩壊がオンラインプライバシーにどう影響するか探ってみて。
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新しい仕様がGDPRにおけるデータ権利管理をどう明確にするか学ぼう。
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言語モデルの使用に関するプライバシーの懸念を調査中。
Tianchen Zhang, Gururaj Saileshwar, David Lie
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豚の肉屋詐欺について学んで、それからどうやって守るかを知ろう。
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MIETTは効率的な暗号化トラフィック分類のために高度な技術を使ってるよ。
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詐欺師のやり方を学んで、オンライン詐欺から自分を守ろう。
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急増しているSNSアカウントの裏市場とそのリスクを探ってみよう。
Mario Beluri, Bhupendra Acharya, Soheil Khodayari
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シャプレー値がAIの選択や決定を理解するのにどう役立つか学ぼう。
Iain Burge, Michel Barbeau, Joaquin Garcia-Alfaro
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FRIDAYは操作の兆候に注目することで、ディープフェイクの検出を改善する。
Younhun Kim, Myung-Joon Kwon, Wonjun Lee
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AIArenaはAI開発を民主化して、ブロックチェーン技術を通じて協力と公平を促進してるよ。
Zhipeng Wang, Rui Sun, Elizabeth Lui
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サイバー攻撃者を混乱させて貴重なデータを守るために欺きを使う。
Jason Landsborough, Neil C. Rowe, Thuy D. Nguyen
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CensorLabは、シミュレーションとテストを通じてインターネット検閲と戦うためのツールを提供しているよ。
Jade Sheffey, Amir Houmansadr
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新しいアプローチが、AIシステムをもっと信頼できるものにして、騙しにくくしようとしてるんだ。
Marc Carauleanu, Michael Vaiana, Judd Rosenblatt
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LLMを使って、難読化技術がマルウェアの世界をどう変えてるかを探ってる。
Seyedreza Mohseni, Seyedali Mohammadi, Deepa Tilwani
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ボルトがトアネットワークでプライバシーをどう向上させるかを発見しよう。
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Watertoxは、AIシステムを混乱させるために画像を巧妙に変えて、人間にははっきり見えるようにしてるんだ。
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研究は、さまざまなプログラミング言語でソフトウェアの脆弱性を検出するための言語モデルを評価している。
Syafiq Al Atiiq, Christian Gehrmann, Kevin Dahlén
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DAIがクリプトスフィアで安定した価値を維持する方法について学ぼう。
Francesco De Sclavis, Giuseppe Galano, Aldo Glielmo
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PoisonCatcherがIIoTデータを有害な侵入からどう守るかを学ぼう。
Lisha Shuai, Shaofeng Tan, Nan Zhang
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匿名の秘密共有が数学的手法を使って情報を守る方法を学ぼう。
Roni Con
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研究者たちが巧妙な手法を使ってマルチモーダル大規模言語モデルの脆弱性を発見した。
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AIで作られた画像の信頼性を確保するためにウォーターマークの必要性を探る。
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より良い理解と利用のための差分プライバシーの簡素化。
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機械学習の技術がサイバー脅威に対してウェブセキュリティをどう強化するか学ぼう。
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CyberSentinelは、ますます広がるデジタル環境で脅威をすばやく検出するよ。
Sankalp Mittal
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新しい方法がデータプライバシーを守りながらAIモデルを微調整することを保証するよ。
Philip Zmushko, Marat Mansurov, Ruslan Svirschevski
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革新的な解決策がデジタル通貨の取引における二重支払いの問題に取り組んでるよ。
Maxence Perion, Sara Tucci-Piergiovanni, Rida Bazzi
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改善された技術がソフトウェアの脆弱性検出をどう向上させるか学ぼう。
Devesh Sawant, Manjesh K. Hanawal, Atul Kabra
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システムフィンガープリンティングがどうやってサイバー脅威からデータを守るか学ぼう。
Prakhar Paliwal, Arjun Sable, Manjesh K. Hanawal
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スマートテクノロジーを使っても、プライベート推論がどうやってデータを守るか学ぼう。
Yuntian Chen, Zhanyong Tang, Tianpei Lu
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データプライバシーと機械学習のインサイトをどう両立させるか学ぼう。
Zijian Zhou, Xinyi Xu, Daniela Rus
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PHICOINは、誰でもマイニングできるようにすることを目指してるよ。
Guang Yang, Peter Trinh, Sannan Iqbal
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テクノロジーにおける大規模言語モデルのセキュリティリスクと課題を調べる。
Herve Debar, Sven Dietrich, Pavel Laskov
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