より少ないラベル付きサンプルを使って、マルウェアを効率的に分類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
RSS中央集権型と分散型学習システムのプライバシー問題を見てみよう。
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フェデレーテッドラーニングに関連するプライバシーの課題と勾配反転攻撃について調べる。
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MEGA-PTは、サイバーセキュリティのためのペネトレーションテストの効果と柔軟性を向上させるよ。
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このアプローチは、大規模グラフデータからモデルをトレーニングする効率を向上させながら、プライバシーを守るんだ。
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研究がランダム可逆回路におけるより速い混合方法を明らかにして、暗号技術を改善する。
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研究によると、Telegramチャンネルでのサイバー犯罪活動が増加していることがわかった。
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ブロックチェーンとIPFSを組み合わせることで、セキュアで効率的なバージョン管理のソリューションが得られるよ。
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RPKIはデータの真偽を確認することでインターネットのルーティングを強化するよ。
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この作業では、可視化と機械学習を使った新しいマルウェア検出方法を紹介するよ。
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アニメーションでの画像の悪用から個人の権利を守る新しい方法。
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ファームウェアの脆弱性を調べて、安全性を高めるツールについて。
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次世代ネットワークにおけるセマンティックコミュニケーションとセキュリティの役割を探る。
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この記事では、ブラウザフィンガープリンティングがオンライン広告で果たす役割と、そのプライバシーに関する懸念について検討します。
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Android Automotive OSにおけるデータプライバシー問題についての考察。
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新しいメモリアロケーターは、パフォーマンスを維持しながらRowhammer攻撃に対するセキュリティを向上させる。
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生成AIのセキュリティリスクを赤チームと青チームで対処する。
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ディープラーニング技術を使った安全なショートメッセージ送信の新しいアプローチ。
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手軽に安い機器で隠しカメラを見つける方法。
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脅威分析におけるLLMの効果を評価する。
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PrivaMatchは、犯罪捜査においてDNAを照合する際にプライバシーを守ることを保証するんだ。
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新しい方法でサイバーフィジカルシステムのアクチュエータのセキュリティが向上し、攻撃を防ぐ。
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研究がスマートフォンのモーションセンサーのリスクを明らかにし、プライバシーの懸念が浮上しています。
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CAPECとATT&CKのつながりを分析して、リスク評価を改善する。
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機械学習におけるメンバーシップ推測攻撃に関するプライバシーの懸念を探ってみよう。
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この記事は、データベースシステムに対する毒攻撃の脅威を調査してるよ。
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DLTのセキュリティと効果におけるガバナンスの重要な役割を考察する。
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挑戦に対する信頼性を評価するための生存分析を使ったAIパフォーマンスの評価。
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新しい方法が、分散ネットワークで最大値を見つける際にプライバシーを守るよ。
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選択的暗号化は、共同学習でモデルのパフォーマンスを維持しつつプライバシーを向上させるんだ。
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機械学習モデルの安全なトレーニングのためのフレームワークを紹介するよ。
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ヘルスケアにおけるAIツールはメリットがあるけど、かなりの安全性の懸念もあるんだよね。
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機械学習で敏感なデータを守る技術。
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AI技術がフィッシング詐欺の状況を変えて、個人のリスクが高まってるね。
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この記事では、分類手法を使って教師なし異常検出を強化する方法について話してるよ。
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メモリ中心のデザインを通じてプライバシー保護計算とその効率を探る。
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ユーザーのプライバシーを確保しつつ、グラフのサイクルを数える新しい方法。
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CryptoTrainは、機械学習のトレーニング中にセンシティブなデータを保護するために暗号技術を組み合わせているんだ。
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ブロックチェーン技術とそのいろんな分野での応用について学ぼう。
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コンテキストを意識した手法でLLMのバッファオーバーフロー脆弱性修正能力を強化する。
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