PASAはディープラーニングモデルでの敵対的サンプルを検出する新しい方法を提供してるよ。
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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
RSS新しいシステムが脱獄プロンプトを分析してモデルの安全性を向上させるんだ。
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区画化は、一枚岩のオペレーティングシステムでセキュリティを強化する方法を提供する。
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Gophyは、役立つシミュレーションを通じて高エネルギー物理学の実験を支えるためにブロックチェーンを使ってるよ。
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機械学習における敵対的攻撃に対する頑健性に影響を与える重要な要因を探る。
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新しい方法は、機械学習でパフォーマンスを落とさずに敏感なデータを守ることを目指してるよ。
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研究は、量子コンピュータの脅威に対するスポンジハッシュのセキュリティに焦点を当てている。
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PrintListenerは、音の分析を通じて指紋認証の脆弱性を暴露する。
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NOSTRは、ユーザーがAIモデルを効果的にトレーニングできるマーケットプレイスを紹介するよ。
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新しい方法がネットワーク侵入検知システムの異常検出を改善してるよ。
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新しいアルゴリズムがクライアントの多様性と効率を考慮してフェデレーテッドラーニングを強化する。
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脆弱性を悪用される前に発見してソフトウェアのセキュリティを向上させる。
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仮想ノードを使って分散学習システムのデータプライバシーを守る方法。
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ウェブベースのプラットフォームが、コンピュータの学習を向上させるためのテーブルトップ演習を強化するんだ。
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センサー脅威下でのサイバー物理システムの堅牢性と安全性の測定。
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住宅プロキシの概要、その利用法と関連する脅威。
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この研究は、Polkadotにおける取引所の影響を評価するために取引データを調査しているよ。
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Sisuは、Ethereumフルノードの正当性を効率的に証明する安全な方法を提供するよ。
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スマートグリッドシステムにおけるプライバシー問題とその解決策を考える。
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ユーザーのプライバシーを守りながら、軌跡データを共有する新しいアプローチ。
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この記事では、前処理ステップがデータプライバシーの保証にどのように影響するかを調べる。
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フレームワークは、自動運転車のデータ精度の検証を改善してくれる。
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S3PHERは、患者が安全に健康データを医療提供者と共有できるようにして、患者をサポートします。
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DeFiの概要と金融サービスへの影響。
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モデルのアーキテクチャを秘密にしながら最適化する方法。
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新しい防御メカニズムが、協調型機械学習におけるラベル推測攻撃のリスクを減らす。
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ヨーロッパ全体の共同インテリジェンス教育の取り組みを見てみよう。
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研究は、強制に対抗するための偽の投票資格について有権者の認識を探ります。
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バグバウンティプログラムを取り入れることで、実践的な経験を通じてサイバーセキュリティトレーニングが向上するよ。
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新しい方法が中間出力の分析を通じてフェデレーテッドラーニングのセキュリティを強化する。
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ユーザーの安全とシステムの整合性を確保するために、言語モデルのリスクを評価すること。
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エージェントベースのモデリングにおける新しいアプローチは、データの正確さを保ちながら個人のプライバシーを守るんだ。
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サイバーセキュリティのためのPowerShellコード作成を簡素化するためにAIを使う。
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RowHammerの脆弱性からDRAMのパフォーマンスとセキュリティを向上させる革新的なアプローチ。
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CUMADはハッキングされたIoTデバイスを検出しつつ、誤警報を最小限に抑える。
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AIアートのリスクと真実、クリエイティビティへの影響を見てみよう。
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この記事では、不変量がスマートコントラクトのセキュリティを攻撃からどう守れるかを探ってるよ。
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量子ニューラルネットワークを盗まれないように守る新しい方法を見てみよう。
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BR-DPがプライバシーとデータ分析のバランスをどう取ってるか探ってる。
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認定されたIT製品とそのセキュリティへの影響についての研究。
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