新しい方法でサイバーフィジカルシステムのアクチュエータのセキュリティが向上し、攻撃を防ぐ。
Chuadhry Mujeeb Ahmed, Matthew Calder, Sean Gunawan
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最先端の科学をわかりやすく解説
新しい方法でサイバーフィジカルシステムのアクチュエータのセキュリティが向上し、攻撃を防ぐ。
Chuadhry Mujeeb Ahmed, Matthew Calder, Sean Gunawan
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研究がスマートフォンのモーションセンサーのリスクを明らかにし、プライバシーの懸念が浮上しています。
Ahmed Najeeb, Abdul Rafay, Naveed Anwar Bhatti
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CAPECとATT&CKのつながりを分析して、リスク評価を改善する。
Braden K Webb, Sumit Purohit, Rounak Meyur
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機械学習におけるメンバーシップ推測攻撃に関するプライバシーの懸念を探ってみよう。
Hongyan Chang, Ali Shahin Shamsabadi, Kleomenis Katevas
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この記事は、データベースシステムに対する毒攻撃の脅威を調査してるよ。
Jintao Zhang, Chao Zhang, Guoliang Li
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DLTのセキュリティと効果におけるガバナンスの重要な役割を考察する。
Aida Manzano Kharman, William Sanders
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挑戦に対する信頼性を評価するための生存分析を使ったAIパフォーマンスの評価。
Charles Meyers, Mohammad Reza Saleh Sedghpour, Tommy Löfstedt
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新しい方法が、分散ネットワークで最大値を見つける際にプライバシーを守るよ。
Wenrui Yu, Richard Heusdens, Jun Pang
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選択的暗号化は、共同学習でモデルのパフォーマンスを維持しつつプライバシーを向上させるんだ。
Federico Mazzone, Ahmad Al Badawi, Yuriy Polyakov
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機械学習モデルの安全なトレーニングのためのフレームワークを紹介するよ。
Haleh Hayati, Carlos Murguia, Nathan van de Wouw
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ヘルスケアにおけるAIツールはメリットがあるけど、かなりの安全性の懸念もあるんだよね。
Ananya Gangavarapu
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機械学習で敏感なデータを守る技術。
Francisco Aguilera-Martínez, Fernando Berzal
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AI技術がフィッシング詐欺の状況を変えて、個人のリスクが高まってるね。
João Figueiredo, Afonso Carvalho, Daniel Castro
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この記事では、分類手法を使って教師なし異常検出を強化する方法について話してるよ。
Tian-Yi Zhou, Matthew Lau, Jizhou Chen
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メモリ中心のデザインを通じてプライバシー保護計算とその効率を探る。
Mpoki Mwaisela
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ユーザーのプライバシーを確保しつつ、グラフのサイクルを数える新しい方法。
Quentin Hillebrand, Vorapong Suppakitpaisarn, Tetsuo Shibuya
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CryptoTrainは、機械学習のトレーニング中にセンシティブなデータを保護するために暗号技術を組み合わせているんだ。
Jiaqi Xue, Yancheng Zhang, Yanshan Wang
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ブロックチェーン技術とそのいろんな分野での応用について学ぼう。
Badr Bellaj, Aafaf Ouaddah, Noel Crespi
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コンテキストを意識した手法でLLMのバッファオーバーフロー脆弱性修正能力を強化する。
Arshiya Khan, Guannan Liu, Xing Gao
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分散型ソーシャルネットワークは、ユーザーにデータのコントロールとプライバシーを与えるんだ。
Quang Cao, Katerina Vgena, Aikaterini-Georgia Mavroeidi
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SOSKはユーザーがソフトウェアセキュリティレポートからキーワードを追跡して抽出するのを手助けするよ。
Phong Minh Vu, Tung Thanh Nguyen
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研究によると、ネガティブシャドウを通じてAVレーン検出に脆弱性があることがわかった。
Pedram MohajerAnsari, Alkim Domeke, Jan de Voor
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革新的な方法でディープパケット検査を通じてマルウェアの検出が改善される。
Kyle Stein, Arash Mahyari, Guillermo Francia
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新しいデザインは、PUF技術を使ってIoTデバイスの信頼性とセキュリティを向上させるよ。
Gaoxiang Li, Yu Zhuang
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技術が進化するにつれて、ソフトウェアのセキュリティは新しい課題とチャンスに直面してるんだ。
Marcel Böhme, Eric Bodden, Tevfik Bultan
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MoJEはLLMのためのガードレールを強化していて、脱獄攻撃に効果的に対処してるよ。
Giandomenico Cornacchia, Giulio Zizzo, Kieran Fraser
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TLSNotaryは、オンラインコミュニケーションでデータの信頼性を確保しつつ、クライアントのプライバシーを守るよ。
Maciej Kalka, Marek Kirejczyk
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コピー検出パターンを使って製品の真正性を確認する方法を改善する。
Joakim Tutt, Slava Voloshynovskiy
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データ駆動型の世界で、差分プライバシーが個人データをどう守るかを見てみよう。
Weijie J. Su
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データ利用ポリシーの効果的な施行の必要性を探る。
Andrea Cimmino, Juan Cano-Benito, Raúl García-Castro
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新しい方法が相互接続された産業システムのセキュリティ対策を向上させる。
Thomas Rosenstatter, Christian Schäfer, Olaf Saßnick
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新しい方法が言語モデルによって生成されたテキストの検出を改善する。
Zhengan Huang, Gongxian Zeng, Xin Mu
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ダークソウルサイバー攻撃が韓国に与えた影響と教訓を考察する。
Puya Pakshad, Abiha Hussain, Maks Dudek
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AI生成コードの品質とセキュリティの問題を調査中。
Chun Jie Chong, Zhihao Yao, Iulian Neamtiu
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テンソルネットワークがいろんな分野で異常検知をどう強化するかを探ってみよう。
Alejandro Mata Ali, Aitor Moreno Fdez. de Leceta, Jorge López Rubio
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この記事はテキストから画像へのモデルの安全性の問題について話して、解決策を提案してるよ。
Tong Liu, Zhixin Lai, Gengyuan Zhang
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この記事では、クラウドベースの言語サービスにおけるユーザー入力を保護するための解決策を紹介します。
In Gim, Caihua Li, Lin Zhong
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生成AIのプライバシーリスクと安全な方法についての見解。
Manil Shrestha, Yashodha Ravichandran, Edward Kim
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言語モデルを操作から守る方法と、安全な応答を確保する方法を学ぼう。
Fangzhou Wu, Ethan Cecchetti, Chaowei Xiao
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新しい方法が、大規模言語モデルの記憶リスクを予測してプライバシーを強化するんだ。
Jérémie Dentan, Davide Buscaldi, Aymen Shabou
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