NFARDはディープラーニングモデルの著作権を守るための革新的な方法を提供してるよ。
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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電気自動車の充電ステーションへのサイバー脅威に対処する。
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さまざまなデジタルやり取りで、ユーザーの間に誠実さを促進するシステムを作ること。
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IoTデバイスで複数ユーザーのための安全なアクセスの新しいアプローチ。
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新しい方法が確率計算を利用してニューラルネットワークのセキュリティを向上させる。
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この研究は、機械生成テキストのウォーターマーク手法と、それに対する除去攻撃に対する効果を調べてるよ。
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ブロックチェーンが公開鍵基盤に与える影響を探る。
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オープンソースソフトウェアのセキュリティ課題を調べてみて、特にGoプログラミング言語について。
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言語モデルに対する様々な脱獄攻撃とその防御を調べてみて。
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サイバー・フィジカルエネルギー管理におけるDRLシステムへの脅威を探る。
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MiniFSファイルシステムとそのセキュリティの問題についての考察。
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高度な暗号技術を使って画像を保護する方法。
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CSVデータをデジタル署名で保護する方法を学ぼう。
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電子決済アプリにおけるセキュリティとユーザーフィードバックの重要性を探る。
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AFPNetは、ディープラーニング技術を使ってスマートコントラクトの脆弱性をより良く検出できるようにするよ。
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WebAssemblyの安全な実行のための分析手法についての考察。
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この研究は、大規模言語モデルから有害なトロイの木馬をフィルタリング技術で取り除くことに焦点を当てている。
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分散型金融プロトコルのセキュリティを改善する新しいアプローチ。
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MLモデルのバックドアは、金融や医療に深刻な脅威を与える。
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楕円曲線を使った現代暗号技術における同変写像の役割を発見しよう。
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機械学習を使って侵入検知を改善する新しいアプローチ。
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センシティブなデータを保護しつつ、その有用性を維持するための課題と進展を探る。
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新しいフレームワークが分散型機械学習のセキュリティと効率を向上させる。
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BoostComはFHEの比較タスクを高速化して、暗号化データの効率を向上させるよ。
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データ駆動の技術は、最高の選択肢を見つけるためにプライバシーを守らなきゃいけない。
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データ分析における微分プライバシーとサブリニアアルゴリズムを組み合わせる挑戦。
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新しいフレームワークが、オンラインアクセスをより安全にするためにパスワードマネージャーのやり取りを改善するよ。
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データセキュリティのための差分プライバシーとブロックチェーンを組み合わせたフェデレーテッドラーニングの考察。
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新しいフレームワークがコンテキスト内学習を制御して、AIモデルの悪用を防ぐんだ。
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この研究は、非対立的攻撃が知識グラフ埋め込みアルゴリズムにどう影響するかを明らかにしてる。
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新しいフレームワークが生体データの匿名化手法を評価してプライバシーを強化するんだ。
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ディープラーニングがウォーターマーク技術やセキュリティの課題に与える影響を調べてる。
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新しい手法が、バックドアの脅威から機械学習モデルを守ることを目指してる。
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フェデレーテッドラーニングにおける効率的なデータ重複排除の新しい方法。
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新しいモデルはデータプライバシーを向上させつつ、機械学習の精度もアップさせるんだ。
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機密な約束を盗み聞きから守る方法を学ぼう。
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人気のモバイル決済アプリのセキュリティの欠陥を明らかにする研究。
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大規模な言語モデルのトレーニングにおけるユーザーレベルの差分プライバシーを探る。
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IoTネットワークにおける異常検出のためのフェデレーテッドラーニングの利点を探る。
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研究が明らかにしたのは、5Gのデータパターンがユーザーの行動を暴露する方法だよ。
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