敵対的攻撃に対抗するためのネットワーク侵入検知システムを強化する新しい対策。
Mohamed elShehaby, Ashraf Matrawy
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最先端の科学をわかりやすく解説
敵対的攻撃に対抗するためのネットワーク侵入検知システムを強化する新しい対策。
Mohamed elShehaby, Ashraf Matrawy
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医療現場におけるAIとMLのプライバシーリスクを調査中。
Yuanhaur Chang, Han Liu, Evin Jaff
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この記事では、機械学習を使ったAndroidマルウェア検出の課題と改善点について話してるよ。
Md Tanvirul Alam, Dipkamal Bhusal, Nidhi Rastogi
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この記事ではサイバーセプションの戦略を紹介して、サイバーセキュリティを強化する方法を探るよ。
Pedro Beltrán López, Manuel Gil Pérez, Pantaleone Nespoli
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新しい方法がクラウドコンピューティングでのデータプライバシーを向上させつつ、パフォーマンスを維持する。
Leqian Zheng, Zheng Zhang, Wentao Dong
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LESSデジタル署名におけるフォールトアタックのリスクと防御策を調べる。
Puja Mondal, Supriya Adhikary, Suparna Kundu
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この記事は、QUICプロトコルの効率を向上させるための方法「Reverso」について説明しているよ。
Florentin Rochet
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この研究は、ユーザーデータをデバイス間で守りながらControlNetのトレーニングに焦点を当ててるよ。
Dixi Yao
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個人データを使ったディフュージョンモデルのファインチューニングにおけるプライバシーの問題を探る。
Dixi Yao
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エージェントのコラボレーションの新しい戦略は、AIの応答における信頼と効率を高める。
Vladyslav Larin, Ivan Nikitin, Alexander Firsov
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サイバー脅威に対抗するためにハニーポットの効果を高めるAI活用。
Hakan T. Otal, M. Abdullah Canbaz
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新しい方法が、ツイッターの雑音の中からセキュリティイベントの特定を強化する。
Jian Cui, Hanna Kim, Eugene Jang
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この論文は、NFTの分割所有のセキュリティとアクセスの向上のためのフレームワークを提案してるよ。
Wejdene Haouari, Marios Fokaefs
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新しい方法がブロックチェーンの信頼性と効率を分散型ネットワークで高めるよ。
Yibin Xu, Jianhua Shao, Tijs Slaats
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グラフベースのモデルを通じてネットワークトラフィック分析を強化する新しいアプローチ。
Louis Van Langendonck, Ismael Castell-Uroz, Pere Barlet-Ros
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AIにおける大規模言語モデルに関連する重要なセキュリティ問題を調査中。
Benji Peng, Keyu Chen, Ming Li
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Stack Overflowでモバイルアプリ開発者が直面するセキュリティ問題を調べてるんだ。
Timothy Huo, Ana Catarina Araújo, Jake Imanaka
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サイバーセキュリティリスク管理のためのモデル駆動型アプローチの利点を探る。
Christophe Ponsard
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新しいモデルがバイナリコード分析における関数名の回復を改善したよ。
Tristan Benoit, Yunru Wang, Moritz Dannehl
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新しいツールが組織の量子コンピュータセキュリティリスクへの対処を助ける。
Norrathep Rattanavipanon, Jakapan Suaboot, Warodom Werapun
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協調型マルチエージェントシステムのバックドア攻撃に対する脆弱性を探る。
Yinbo Yu, Saihao Yan, Jiajia Liu
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海上サイバーセキュリティのためにエージェントを訓練するのにRLを使うことを見てみよう。
Alec Wilson, William Holmes, Ryan Menzies
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PQCが量子脅威に対して連合学習をどう強化するかを学ぼう。
Pingzhi Li, Tianlong Chen, Junyu Liu
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新しい量子プロトコルがシャッフルモデルを使ってデータ共有のプライバシーを向上させたよ。
Hassan Jameel Asghar, Arghya Mukherjee, Gavin K. Brennen
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離散対数問題をもっと速く効率的に解く新しい方法。
Wen Huang, Zhishuo Zhang, Weixin Zhao
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量子コンピュータがサイバー・フィジカルシステムの異常検出を強化する役割を探る。
Tyler Cultice, Md. Saif Hassan Onim, Annarita Giani
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ディープラーニングモデルは、安全に使うために解決すべき重要なセキュリティの課題に直面してるよ。
Jamal Al-Karaki, Muhammad Al-Zafar Khan, Mostafa Mohamad
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新しいメカニズムがデジタルコミュニケーションのセキュリティと効率を向上させる。
Suparna Kundu, Quinten Norga, Angshuman Karmakar
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スマートコントラクトの脆弱性を調べて、検出における言語モデルの役割を見てみる。
Md Tauseef Alam, Raju Halder, Abyayananda Maiti
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SoftHSMは、現代の産業に対するサイバー脅威から手頃な価格で保護を提供してるよ。
Joshua Tito Amael, Jazi Eko Istiyanto, Oskar Natan
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工業環境でデータを守るためにHSMを使う研究。
Joshua Tito Amael, Oskar Natan, Jazi Eko Istiyanto
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フェデレーテッドラーニングは、センシティブな分野でのデータプライバシーの課題に取り組んでるよ。
Hao Jian Huang, Bekzod Iskandarov, Mizanur Rahman
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組織はランサムウェア攻撃の際に厳しい選択を迫られる。効果的に意思決定する方法を学ぼう。
Pranjal Sharma
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ユーザーのプライバシーを守りつつ、正確なデータインサイトを提供するプライベートヒストグラム推定のシステム。
Ali Shahin Shamsabadi, Peter Snyder, Ralph Giles
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新しい技術が言語モデルのAI安全対策の弱点を明らかにした。
Emet Bethany, Mazal Bethany, Juan Arturo Nolazco Flores
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フェデレーテッドラーニングは、スマートグリッドの運用においてプライバシーと効率を向上させるよ。
Zikai Zhang, Suman Rath, Jiaohao Xu
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この記事では、トレーニングデータなしでブラックボックスの機械学習モデルを理解する方法を探ります。
Jonathan Rosenthal, Shanchao Liang, Kevin Zhang
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モバイルアプリのサードパーティSDKに関連するプライバシー問題を調査中。
Mark Huasong Meng, Chuan Yan, Yun Hao
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新しいシステムが研究参加者のプライバシーを強化するよ。
Echo Meißner, Frank Kargl, Benjamin Erb
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制裁が制裁対象の企業の暗号取引にどう影響するかを調べる。
Francesco Zola, Jon Ander Medina, Raul Orduna
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