高精度で明確な理由をもってフィッシングメールを特定する新しいシステム。
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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新しい方法でAIのデータを保護しつつ、効率的な計算を実現してるよ。
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機械学習におけるプライバシーと公平性について、差分プライバシーと最悪グループリスクを通じて話す。
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dAppの概要、構造、脆弱性、将来の展望について。
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新しいアルゴリズムがスパースデータの状況でプライバシーと精度を向上させるよ。
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Ruledgerはスマートホームシステムの脆弱性に対する安全なソリューションを提供するよ。
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大きな言語モデルがデジタルフォレンジック調査をどう改善できるかを検討中。
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AI生成コンテンツにおけるウォーターマークの効果と脆弱性を調べる。
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AutoRobustは強化学習を使って、マルウェア検出システムを敵の戦術に対抗できるように強化してるよ。
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新しい方法がオンライン市場での買い手と売り手の安全を確保してるよ。
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機械学習セキュリティ操作を通じてバイオテクノロジーの安全性を向上させる。
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BasedAIはプライバシーを確保しつつ、言語モデルのパフォーマンスを向上させるために暗号化を使用してるよ。
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サイバーセキュリティ機能を改善し、データの課題に対処するための転送学習の応用を探る。
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PUFとそのIoTセキュリティにおける役割についての考察。
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この記事はクロスチェーンブリッジの脆弱性を調べて、セキュリティ改善の提案をしてるよ。
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データ分析が個人のプライバシーをどう守るかって話。
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この記事では、LLMへの攻撃とより良い保護のための戦略について探ります。
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フェデレーテッドラーニングと大規模言語モデルにおけるプライバシーの危険を調べる。
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アップグレード可能なスマートコントラクトの概要とそのセキュリティ課題。
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暗号化とサイバーセキュリティの技術革新の交差点を探る。
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ネットワーク活動分析を使って未知のIoTデバイスにラベルを付ける新しい方法。
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IOTAとTPM技術を使ったIoTデータ検証の新しい方法。
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データプライバシーを守りつつ、モデルの有用性を維持するための包括的なアプローチ。
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この論文はソフトウェア定義ネットワークにおける隠れた通信リスクについて話してるよ。
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安全なクラウド環境のためのネットワーク分離と新しい仮想スイッチ設計を探ってる。
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産業システムはリスクにさらされていて、IIDSはサイバーセキュリティを向上させることを目指してるけど、導入には課題があるんだ。
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グループディスカッションでの安全な情報共有の方法を探る。
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この記事では、マックスカバー問題とセットカバー問題のプライバシーソリューションについて話してるよ。
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TTPXHunterはレポートからTTPを自動抽出して脅威インテリジェンスを強化するよ。
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ラベルフリッピング攻撃がURLの安全性にどんな脅威を与えるかと、新しい防御戦略を学ぼう。
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フェデレーテッドラーニングシステムにおけるデータポイズニングのリスクを見てみよう。
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新しい方法が、例の脆弱性を考慮することでDNNの対抗攻撃に対する強靭性を高める。
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この論文は、OpenVPNが今でもISPによって検出される方法を明らかにしている。
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IoTデバイスで使われてるBusyBoxのセキュリティを強化するための技術を調査中。
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新しい自動化された方法が、開発者がRESTful APIのセキュリティテストケースを作るのを手助けしてるよ。
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機械学習におけるプライバシー保護技術の探求とその重要性。
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PhenoAuthは、IoTデバイスの認証を安全にする新しいアプローチを提供してるよ。
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新しいアプローチが、フェデレーテッドラーニングのプライバシーの問題に対処しつつデータ回復を強化する。
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WaterMaxはAI生成テキストの透かしを改善して、品質と追跡可能性を確保するよ。
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新しいメカニズムがプライバシーを強化しつつ、機械学習におけるデータの有用性を保つよ。
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