ストレージ証明について学んで、イーサリアムのエコシステムでの役割を理解しよう。
Marek Kirejczyk, Maciej Kalka, Leonid Logvinov
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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新しい方法がQUBO最適化におけるセンシティブなデータを守るよ。
Moyang Xie, Yuan Zhang, Sheng Zhong
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量子コンピュータのリスクから安全でいるために、新しいデジタル署名の方法が登場してるよ。
Quinten Norga, Suparna Kundu, Uttam Kumar Ojha
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フェデレーテッドラーニングがプライバシーを守りながら患者ケアをどう向上させるかを見てみよう。
Sushilkumar Yadav, Irem Bor-Yaliniz
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MASAは、フェデレーテッドラーニングシステムのセキュリティを強化するためのソリューションを提供しているよ。
Jiahao Xu, Zikai Zhang, Rui Hu
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すべてのNVMe SSDが安全なわけじゃないよ; 中にはデータを脅かすものもあるかも。
Rick Wertenbroek, Alberto Dassatti
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MAPプロトコルがブロックチェーンのギャップを埋めて、スムーズな取引を実現する方法を見つけよう。
Yinfeng Cao, Jiannong Cao, Dongbin Bai
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ビットコインがどう機能するかと、それが直面している脅威を探ってみよう。
Dinitha Wijewardhana, Sugandima Vidanagamachchi, Nalin Arachchilage
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IoTデバイスのメモリ安全性のリスクと解決策を調べる。
Vadim Safronov, Ionut Bostan, Nicholas Allott
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WaKAは、データポイントがモデルにどんな影響を与えるかを、プライバシーリスクを評価しながら明らかにしている。
Patrick Mesana, Clément Bénesse, Hadrien Lautraite
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RA-WEBsが信頼できる実行環境を使ってウェブサービスのセキュリティを強化する方法を発見しよう。
Kosei Akama, Yoshimichi Nakatsuka, Korry Luke
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プライバシーを守りながらスマートメーターをFDI攻撃から守る新しい方法。
Md Raihan Uddin, Ratun Rahman, Dinh C. Nguyen
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SAGINと新しい学習方法が繋がった未来を約束してるね。
Vu Khanh Quy, Nguyen Minh Quy, Tran Thi Hoai
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研究者たちは、大規模言語モデルのプライバシーリスクに対するコスト効果の高いアプローチを提案している。
Rongting Zhang, Martin Bertran, Aaron Roth
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DeFiのリスクとより良いセキュリティツールの必要性について見てみよう。
Ka Wai Wu
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テキストと画像分類モデルに対する敵対的攻撃の影響を調べる。
Langalibalele Lunga, Suhas Sreehari
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AIはソフトウェアの脆弱性にうまく対処する方法を変えてるよ。
Yuntong Zhang, Jiawei Wang, Dominic Berzin
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新しいフレームワークがIDSとUEBAを組み合わせて、より良い脅威検出を実現。
Zilin Huang, Xiangyan Tang, Hongyu Li
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安全で効率的なデータ取得のための量子メソッドを探求中。
Guangsheng Ma, Hongbo Li
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新しい方法がマルチコアシステムの電力管理を改善して、エネルギー使用の推定を洗練させる。
Mohamed R. Elshamy, Mehdi Elahi, Ahmad Patooghy
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フェデレーテッドラーニングは、デバイス間で協力しながらデータを保護する新しい方法を提供するよ。
Chunlu Chen, Ji Liu, Haowen Tan
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新しい方法が、フェデレーテッドラーニングで問題のあるデバイスを特定して、スピードとセキュリティを向上させる。
Dipanwita Thakur, Antonella Guzzo, Giancarlo Fortino
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新しい方法がBCI技術で脳データを守るよ。
Xiaoqing Chen, Siyang Li, Yunlu Tu
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新しいシステムがどんなふうにデータのプライバシーと処理速度を改善するかを見てみよう。
Yifan Tan, Cheng Tan, Zeyu Mi
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ビジネスがMLを使ってDoS攻撃を検出・防止する方法を学ぼう。
Paul Badu Yakubu, Evans Owusu, Lesther Santana
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NinjaDoHは、安全なインターネット利用のためにDNSクエリを守ってくれるよ。
Scott Seidenberger, Marc Beret, Raveen Wijewickrama
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APTについて学んで、新しい検出方法がサイバーセキュリティをどう強化するかを知ろう。
Weiheng Wu, Wei Qiao, Wenhao Yan
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FedBlockはブロックチェーン技術を使っ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よ。
Duong H. Nguyen, Phi L. Nguyen, Truong T. Nguyen
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ネットワーク内の脅威検出を強化するために視覚ツールを使う。
Maraz Mia, Mir Mehedi A. Pritom, Tariqul Islam
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サポートエージェントのワークフローにおける内部リスクの追跡についての詳しい考察。
Birkett Huber, Casper Neo, Keiran Sampson
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セキュリティ脆弱性を予測するためのEPSSの有用性を評価する。
Rianna Parla
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ニューラルネットワークの再構築方法とその影響について学ぼう。
Judah Goldfeder, Quinten Roets, Gabe Guo
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FedPIDは腫瘍のセグメンテーションを強化しつつ、患者データを守るんだ。
Leon Mächler, Gustav Grimberg, Ivan Ezhov
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CryptoELは子供たちがデジタルセキュリティについて楽しく学べる方法を提供してるよ。
Pranathi Rayavaram, Ukaegbu Onyinyechukwu, Maryam Abbasalizadeh
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研究は、より良いモデルパフォーマンスのためのハイパーパラメータ調整に関する洞察を提供している。
Felix Morsbach, Jan Reubold, Thorsten Strufe
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量子コーディックが量子コンピュータでのアークサイン計算をどう改善するかを探る。
Iain Burge, Michel Barbeau, Joaquin Garcia-Alfaro
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IoTのセキュリティを強化するためのデバイス識別方法の改善に関する研究。
Kahraman Kostas, Rabia Yasa Kostas, Mike Just
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研究によると、GNNに対するプロパティ推測攻撃のリスクとデータプライバシーの必要性が明らかになった。
Hanyang Yuan, Jiarong Xu, Renhong Huang
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ニューラルネットワークのトロイの木馬バックドアを特定する新しい方法。
Todd Huster, Peter Lin, Razvan Stefanescu
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この研究は、LLMがサイバーセキュリティにおけるドメイン生成アルゴリズムをどうやって検出できるかを調べてるんだ。
Reynier Leyva La O, Carlos A. Catania, Tatiana Parlanti
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