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。
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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
RSSAI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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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工業環境でデータを守るためにHSMを使う研究。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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FreeMarkは、パフォーマンスに影響を与えずにディープラーニングモデルにウォーターマークを付けることができる。
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出力アクセスが限られた状態で攻撃者がニューラルネットワークを複製する方法を見てみよう。
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CountChainはブロックチェーンを使って、オンライン広告のカウントの精度と信頼性を向上させるんだ。
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この記事では、QUBOが暗号解決策をどのように強化できるかを探ります。
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新しいAIツールがファイルタイプの検出精度と効率を向上させたよ。
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正確で信頼できる財務データを維持する方法を探ってみよう。
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PAD-FTを紹介するよ！クリーンデータなしでバックドア攻撃に立ち向かう軽量な方法だ。
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無知なデータ構造は、アクセスパターンを隠して敏感な情報を守るんだ。
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新しい自己アンサンブルアプローチが敵対的変化に対するモデルのレジリエンスを向上させる。
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この研究は、クワッドローターをサイバー攻撃から守ることに焦点を当てている。
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新しい方法が、ラベルなしデータでログ分析と異常検出を改善するよ。
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NFTがクリエイターとコレクターのためにアート界をどう変えているか。
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VAEsを使った方法が侵入検知システムの異常検知を強化する。
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新しいフレームワークが先進的な方法を使ってIoTデバイスのセキュリティを改善するよ。
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