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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コンピューターサイエンス - 暗号とセキュリティ
RSS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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研究者たちが協力しないRISをどうやって扱って、コミュニケーションのセキュリティを向上させるかを学ぼう。
George Stamatelis, Panagiotis Gavriilidis, Aymen Fakhreddine
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スパイキングニューラルネットワークの脆弱性を巧妙な攻撃手法で調査する。
Roberto Riaño, Gorka Abad, Stjepan Picek
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フェデレーテッドラーニングが新しい脅威に直面しながら、機械学習のプライバシーをどう強化するか学ぼう。
Isaac Baglin, Xiatian Zhu, Simon Hadfield
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データ共有と機械学習を通じてマネーロンダリングに立ち向かう新しい方法を探ってる。
Fabrianne Effendi, Anupam Chattopadhyay
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高度なモデルにおけるデータプライバシー保護のためのメンバーシップ推測攻撃の調査。
Zhan Li, Yongtao Wu, Yihang Chen
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生成AIを使って、数分でセキュリティコントロールを作成する。
Chen Ling, Mina Ghashami, Vianne Gao
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高度な技術が、医療画像の送信中にどのように機密性を保護するかを学ぼう。
Nada Bouchekout, Abdelkrim Boukabou, Morad Grimes
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イーサリアムのEIP-4844がビルダーやロールアップに与える影響を調査中。
Yue Huang, Shuzheng Wang, Yuming Huang
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FedRISEは、悪いデータ更新をフィルタリングすることで、連合学習を強化して、より良いモデルのトレーニングを実現するよ。
Joseph Geo Benjamin, Mothilal Asokan, Mohammad Yaqub
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研究者たちはプライバシーを守りながら、コンピュータに請求書を処理する方法を教える技術を開発している。
Marlon Tobaben, Mohamed Ali Souibgui, Rubèn Tito
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グラフ技術を使ったオンライン詐欺検出の新しいアプローチ。
Prashank Kadam
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パラフレーズ攻撃に対するウォーターマーキング手法の脆弱性を調べる。
Saksham Rastogi, Danish Pruthi
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QuanCrypt-FLは、高度な技術を使って連合学習のセキュリティを強化するよ。
Md Jueal Mia, M. Hadi Amini
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トランスフォーマーがどうやって学ぶかと、攻撃に対して直面する課題を探る。
Usman Anwar, Johannes Von Oswald, Louis Kirsch
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AIにおけるマルチモーダル言語モデルのリスクと防御を調べる。
Pete Janowczyk, Linda Laurier, Ave Giulietta
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高度なモデルがバイナリコードのセキュリティ脆弱性分析をどう強化するかを調査中。
Dylan Manuel, Nafis Tanveer Islam, Joseph Khoury
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この研究は、協調型機械学習におけるプライバシーのための革新的な方法を強調している。
Fengyu Gao, Ruiquan Huang, Jing Yang
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因果分析と個人のプライバシーを両立させるフレームワーク。
Payel Bhattacharjee, Ravi Tandon
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AIがユーザーデータをプライベートに保ちながら学ぶ方法を探る。
Marlon Tobaben, Marcus Klasson, Rui Li
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新しいガジェットは、耳の形を使って安全にデータにアクセスするんだ。
Richard Hanser, Tobias Röddiger, Till Riedel
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機械学習がスマートデバイスをサイバー脅威から守るのにどう役立つかを学ぼう。
Sushil Shakya, Robert Abbas
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機械学習モデルのプライバシーリスクを評価するコスト効率の良い方法。
Joseph Pollock, Igor Shilov, Euodia Dodd
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不均衡データやプライバシー問題を抱えたコンピュータ教育の複雑さを探る。
Lucas Rosenblatt, Yuliia Lut, Eitan Turok
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MaaSは便利だけど、サイバーセキュリティはユーザーの安全のためにめっちゃ大事だよ。
Kai-Fung Chu, Haiyue Yuan, Jinsheng Yuan
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データ改ざん攻撃は、モデルの完全性とプライバシーに深刻な脅威を与える。
Mohamed Suliman, Anisa Halimi, Swanand Kadhe
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新しい軽量サイン方法がスマートデバイスのセキュリティを強化するよ。
Kiarash Sedghighadikolaei, Attila A. Yavuz, Saif E. Nouma
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EUREKHAは、地下フォーラムでサイバー犯罪者を見つける新しいアプローチを提供してるよ。
Abdoul Nasser Hassane Amadou, Anas Motii, Saida Elouardi
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新しいORAMのアプローチがデータのセキュリティとメモリアクセスの効率を向上させる。
Haojie Ye, Yuchen Xia, Yuhan Chen
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クオリティに重点を置いたディープフェイク検出の新しい方法。
Wentang Song, Zhiyuan Yan, Yuzhen Lin
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KEM-HAKEは、安全な接続のために従来の方法とポスト量子方式を組み合わせてるよ。
Christopher Battarbee, Christoph Striecks, Ludovic Perret
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FSLがどうやってプライバシーを守りつつ、デバイスが私たちの行動を追跡するかを学ぼう。
Josue Ndeko, Shaba Shaon, Aubrey Beal
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新しい方法がスマートコントラクトの脆弱性検出を改善する。
Lei Yu, Shiqi Chen, Hang Yuan
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新しい採掘戦略が暗号通貨採掘の公平性を脅かしてる。
Junjie Hu, Xunzhi Chen, Huan Yan
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研究によると、SNNは従来のモデルよりデータプライバシーを向上させるかもしれないって。
Ayana Moshruba, Ihsen Alouani, Maryam Parsa
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Gen-AIがどのようにオンラインの脅威や現実の危険から私たちを守っているかを学ぼう。
Akshar Prabhu Desai, Tejasvi Ravi, Mohammad Luqman
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新しい防衛戦略がパフォーマンスを犠牲にすることなくモデルのプライバシーを強化する。
Andreas Athanasiou, Kangsoo Jung, Catuscia Palamidessi
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画像がリアルかAI生成か見分ける方法を学ぼう。
Dmitry Vesnin, Dmitry Levshun, Andrey Chechulin
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量子コンピュータの進化に伴うCBDCと暗号通貨の共存を調査中。
Abraham Itzhak Weinberg, Pythagoras Petratos, Alessio Faccia
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