新しいプロトコルがモバイルマネー取引におけるユーザーのプライバシーをどう強化してるか探ってみよう。
Karen Sowon, Collins W. Munyendo, Lily Klucinec
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新しいプロトコルがモバイルマネー取引におけるユーザーのプライバシーをどう強化してるか探ってみよう。
Karen Sowon, Collins W. Munyendo, Lily Klucinec
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SurvAttackは、サバイバルモデルのリスクと医療における強力な防御の必要性を強調してるよ。
Mohsen Nayebi Kerdabadi, Arya Hadizadeh Moghaddam, Bin Liu
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FedGIGはグラフデータのトレーニングにおけるプライバシーリスクに取り組んでるよ。
Tianzhe Xiao, Yichen Li, Yining Qi
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敵対的トレーニングがマルウェア検出を向上させ、システムを安全に保つ方法を発見しよう。
Hamid Bostani, Jacopo Cortellazzi, Daniel Arp
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バックドア攻撃がAI駆動の言語モデルの安全性にどんな影響を与えるかを発見しよう。
Jingyi Zheng, Tianyi Hu, Tianshuo Cong
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バックドア攻撃はテキスト分類モデルを台無しにして、バイアスを注入して結果を歪めることがある。
A. Dilara Yavuz, M. Emre Gursoy
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Engorgioは言語モデルを悪用して、サービスの信頼性やパフォーマンスについての懸念を引き起こしてるよ。
Jianshuo Dong, Ziyuan Zhang, Qingjie Zhang
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画像を使ってスマートなネットワークトラフィック分類をする新しい方法。
Rodrigo Moreira, Larissa Ferreira Rodrigues, Pedro Frosi Rosa
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暗号ライブラリがオンラインデータをどう守ってるか、そしてその脆弱性について学ぼう。
Rodothea Myrsini Tsoupidi, Elena Troubitsyna, Panos Papadimitratos
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AI言語モデルを使ってソフトウェアサプライチェーンの脆弱性に対処する。
Vasileios Alevizos, George A Papakostas, Akebu Simasiku
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タイムリーなIoCがどのように組織をサイバー脅威から守るか学ぼう。
Angel Kodituwakku, Clark Xu, Daniel Rogers
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敵対的トレーニングは、SDI指標を使ってAIの欺瞞攻撃に対する防御を強化する。
Olukorede Fakorede, Modeste Atsague, Jin Tian
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連携型アンラーニングがデータプライバシーをどう守るか学ぼう。
Zibin Pan, Zhichao Wang, Chi Li
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敵対的攻撃は大規模言語モデルの安全性を脅かし、信頼性と正確性を危険にさらす。
Atmane Ayoub Mansour Bahar, Ahmad Samer Wazan
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新しいフレームワークは、プライバシーとセキュリティを強化するために、フェデレーテッドラーニングとブロックチェーンを組み合わせてる。
Ervin Moore, Ahmed Imteaj, Md Zarif Hossain
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AIを使った積極的な戦略は、新たな脅威に対抗してクラウドセキュリティを強化することを目指してるよ。
Yuyang Zhou, Guang Cheng, Kang Du
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機械学習の新しい戦略がサイドチャネル攻撃に対する防御を改善してる。
Tun-Chieh Lou, Chung-Che Wang, Jyh-Shing Roger Jang
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高リスクのAIシステムでプライバシーと説明可能性を両立させる難しさを発見しよう。
Supriya Manna, Niladri Sett
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