強化学習を使ったスマートアプリケーションにおけるプライバシー保護のための適応的手法。
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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
RSSCPABEとOAuth 2.0を組み合わせて、より良い健康データのプライバシーを実現。
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プログラミング言語間でライブラリを効果的に比較するシステムを作る。
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機械学習におけるメンバーシップ推論攻撃に関連するプライバシーリスクを探る。
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MMIOモデルを強化して組み込みシステムのファズテストを改善する。
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新しいモデルは、NFTクリエイターに時間をかけて報酬を与えることを目指してる。
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インシデント対応を自動化することで、エネルギー供給のセキュリティとサービスの信頼性が向上するよ。
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研究者たちがマルウェアが検出を逃れる手法を開発した。
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新しい方法が、大規模言語モデルのウォーターマークを強化しつつ、テキストの品質を保ってるよ。
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通常のトラフィックデータだけを使ってネットワークの異常を検出するためのフレームワーク。
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ブロックチェーンが医療データのセキュリティとプライバシーをどう改善するか見てみよう。
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この記事では、食品および農業分野におけるサイバーセキュリティの脅威の増加について話しています。
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合成データとプライバシーの課題について最近の洞察を探る。
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新しい仕組みが小型セルネットワークのセキュリティとプライバシーを改善する。
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画像復元攻撃におけるデータプライオリティの差分プライバシーへの影響を調査中。
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グラフ状態の検証と量子通信におけるその重要性についての考察。
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アタックツリーがシステムの脆弱性を特定して対処するのにどう役立つかを学ぼう。
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SNOW-SCAメソッドは、新しいSNOW-V暗号標準の脆弱性に対処してるよ。
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ゲームモデルや適応技術を使ってサイバー防衛戦略を強化する方法。
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フェデレーテッドラーニングシステムで異常検知を強化するためのフレームワークを紹介します。
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オンライングルーミングのリスクをどれくらいLLMが特定できて、アドバイスを提供できるかを調べてる。
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拡散モデルの利用における新しいプライバシーの懸念を探る。
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新しいメモリアロケータは、ソフトウェア開発のための安全性とパフォーマンスを向上させるよ。
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新しいフレームワークがソフトウェア設計のデータフロー分析を強化して、セキュリティを向上させるよ。
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ポスト量子暗号ハードウェアの脆弱性を調べて、REPQCツールを紹介するよ。
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この記事では、敵対的サンプルに対する深層学習の耐性を改善する方法について話してるよ。
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この記事では、ゲーム理論がサイバーセキュリティの脅威や戦略を理解するうえでの役割を検討しているよ。
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クリーンデータなしでバックドアサンプルを見つける新しいアプローチ。
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新しい透かし技術が機械学習モデルの盗難防止を強化したよ。
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新しいハードウェアトロイの木馬は、現代のCPU設計に深刻なリスクをもたらす。
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データセキュリティを改善するための新しいMDSおよび逆行列MDS行列の作成方法。
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研究が、疎なバイナリシークレットを持つLWEシステムへの効果的な攻撃を明らかにした。
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新しいモデルは、インタラクティブゲーム理論の戦略を使って進化するデータポイゾニング脅威に適応する。
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この論文は、自動マーケットメイカーにおけるLSTの経済的な実現可能性を検討している。
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新しいデザインは、高度な侵入検知システムで車両のセキュリティを強化するよ。
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提案されたフレームワークは、敵対的攻撃に対する連合学習のセキュリティを強化する。
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AI生成画像における記憶の問題とその影響を調べる。
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新しいモデルは、見えない攻撃パターンを特定することで車両の安全性を向上させる。
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進化するサイバー脅威に効果的に対抗するための柔軟なIDSを紹介するよ。
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CVQKDが量子力学を使って安全な鍵配布をどう実現するかを学ぼう。
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