データの分布を簡単な概念と効率的な方法で区別する方法を学ぼう。
Cassandra Marcussen, Aaron L. Putterman, Salil Vadhan
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コンピューターサイエンス - 暗号とセキュリティ
RSSArgosは、完全準同型暗号を現実の利用のためにもっと速くて安全にしている。
Jules Drean, Fisher Jepsen, Edward Suh
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SEQUENTがデジタルネットワークでの異常検知をどのように革新するかを発見しよう。
Clinton Cao, Agathe Blaise, Annibale Panichella
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PSA-Netは、よりスマートなデバイスのセキュリティのために声のスプーフィングに取り組もうとしてるんだ。
Awais Khan, Ijaz Ul Haq, Khalid Mahmood Malik
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デジタルコンテンツにおけるセマンティック透かしの効果と脆弱性を調べる。
Andreas Müller, Denis Lukovnikov, Jonas Thietke
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私たちの日常のワイヤレス技術が直面しているセキュリティの課題を発見しよう。
Ruixu Geng, Jianyang Wang, Yuqin Yuan
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ソフトウェアの脆弱性を素早く正確に評価するための使いやすいツール。
Shivansh Chopra, Hussain Ahmad, Diksha Goel
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プライバシーを守る方法が大規模言語モデルで敏感なデータをどう守ってるかを見てみよう。
Tatsuki Koga, Ruihan Wu, Kamalika Chaudhuri
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ホモモルフィック署名がデータセキュリティをどう強化し、プライベートキーを安全に保つかを発見しよう。
Heng Guo, Kun Tian, Fengxia Liu
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ブロックチェーンがパラメトリックソリューションで保険をどう簡素化するかを発見しよう。
Pierre-Olivier Goffard, Stéphane Loisel
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耳音アラートがどうやって詐欺電話から守ってくれるか学ぼう。
Filipo Sharevski, Jennifer Vander Loop, Bill Evans
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この記事では、ヘルスケアテクノロジーにおける患者のプライバシーと公平性を維持することの課題について話してるよ。
Ali Dadsetan, Dorsa Soleymani, Xijie Zeng
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フェデレーテッド・アンラー닝がAIモデルのトレーニング中にデータプライバシーをどう改善するかを学ぼう。
Jianan Chen, Qin Hu, Fangtian Zhong
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デジタルツインがブロックチェーンシステムを最適化して、主要な課題にどう対処できるかを探ってみよう。
Georgios Diamantopoulos, Nikos Tziritas, Rami Bahsoon
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新しい研究で、共通の特徴がAIモデルの脆弱性を予測できることがわかったよ。
Ashley S. Dale, Mei Qiu, Foo Bin Che
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メモリ競合が現代のデバイスに隠れた脆弱性を引き起こすことがあるって学ぼう。
Ismet Dagli, James Crea, Soner Seckiner
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SBOMがソフトウェアを隠れた脆弱性からどう守るか学ぼう。
Can Ozkan, Xinhai Zou, Dave Singelee
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安全性と効率性のために設計された強力なクラウドストレージシステムを発見しよう。
Prakash Aryan, Sujala Deepak Shetty
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機械学習におけるバックドア攻撃のリスクとその影響を探る。
ZeinabSadat Taghavi, Hossein Mirzaei
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データサイエンスで公平性を保ちながらプライバシーを守る方法を見つけよう。
Chunyang Liao, Deanna Needell, Alexander Xue
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AIシステムで敏感なデータを守るために隠れた出力を評価すること。
Tao Huang, Qingyu Huang, Jiayang Meng
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PUとNU学習が隠れた脅威に対するサイバーセキュリティ対策をどう強化するかを学ぼう。
Robert Dilworth, Charan Gudla
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有害なプロンプトから大規模言語モデルを安全にする方法を学ぼう。
Bryan Li, Sounak Bagchi, Zizhan Wang
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新しいフレームワークが複数のプログラミング言語でソフトウェアのセキュリティを向上させる。
Boyu Zhang, Triet H. M. Le, M. Ali Babar
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新しいアルゴリズムが異常なネットワーク活動の検出を改善した。
Christie Djidjev
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GNNを敵対的攻撃から守って信頼性を高める方法を学ぼう。
Kerui Wu, Ka-Ho Chow, Wenqi Wei
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SIFTと完全同型暗号を組み合わせる際の課題を探る。
Ishwar B Balappanawar, Bhargav Srinivas Kommireddy
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ブロックチェーンデータ分析がデジタル領域でのセキュリティと意思決定をどう強化するかを発見しよう。
Kentaroh Toyoda, Xiao Wang, Mingzhe Li
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ハイパーネットワーク連合学習は、機械学習におけるデータプライバシーを守る新しい方法を提供してるよ。
Pengxin Guo, Shuang Zeng, Wenhao Chen
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新しい戦略が攻撃に対するアドレス空間配置ランダム化を改善する。
Shixin Song, Joseph Zhang, Mengjia Yan
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ブロックチェーン技術を使ったピアツーピアネットワークのセキュリティを新しい方法で確保する。
Saurav Ghosh, Reshmi Mitra, Indranil Roy
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NFTを使って集積回路を盗難から守る新しいアプローチ。
Shashank Balla, Yiming Zhao, Farinaz Koushanfar
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Facadeは、組織内の内部脅威に取り組むための先進的なアプローチを提供している。
Alex Kantchelian, Casper Neo, Ryan Stevens
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ロバスト性がアルゴリズム統計のデータ分析をどう強化するかを発見しよう。
Gautam Kamath
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新しい方法で、クリーンデータやモデルの変更なしにバックドア攻撃ができるようになった。
Bochuan Cao, Jinyuan Jia, Chuxuan Hu
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FuzzDistillは、機械学習を使ってファズテストをもっとスマートで効率的にしてるよ。
Saket Upadhyay
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新しいフレームワークがユーザーとソフトウェアのセキュリティパッチ検出を改善したよ。
Xin-Cheng Wen, Zirui Lin, Cuiyun Gao
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Mayflyは、貴重なインサイトを提供しつつ、データをプライベートに保ってくれるよ。
Christopher Bian, Albert Cheu, Stanislav Chiknavaryan
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MOFHEIは、プライバシーと効率を向上させるために機械学習を変革する。
Parsa Ghazvinian, Robert Podschwadt, Prajwal Panzade
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AIエージェントが遊び心のある行動で隠れたメッセージを送る方法を発見しよう。
Ching-Chun Chang, Isao Echizen
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