新しいアプローチが、プライバシーを守るためにフェデレートラーニングでの参加者選定を確実にするよ。
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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研究がGNNのリンク予測タスクにおけるバックドア攻撃のリスクを明らかにした。
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新しい手法は、トレーニング時の攻撃を通じてエージェントの行動を狙ってる。
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E2ABLは、バックドア脅威に対するモデルのセキュリティを強化する新しいアプローチを提供します。
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西アフリカでインターネットの利用が増える中、サイバー犯罪の増加に対処する。
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システムセキュリティを強化するために、異常なビットコイン取引を検出する方法を改善する。
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DP-ZOは、言語モデルのトレーニングでプライバシーとパフォーマンスのバランスを取るんだ。
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DNSフィルタリング技術がオンラインの危険からどう守るかを学ぼう。
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グラフニューラルネットワークの理解とセキュリティを向上させる方法。
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ユーザーデータを守りながらFedRecでのコミュニケーションを改善する新しい方法。
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車両サイバーセキュリティを強化するための動的応答システムの探索。
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研究が違法な暗号通貨取引の隠れたネットワークを明らかにした。
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Braveは、ピアツーピアの連合学習でプライバシーと脅威からの保護を提供するよ。
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オンライン世界におけるデジタルアイデンティティの重要性と問題を探る。
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量子コンピュータアルゴリズムにおけるプライバシー違反を特定するための正式なアプローチ。
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フェデレーテッドラーニングとアンラーニングがデータプライバシーに与える影響を探ってみよう。
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偽の基地局や多段階攻撃を見つける新しいアプローチ。
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ホモモーフィック暗号がデータセキュリティにおける勾配降下をどうサポートするかを見てみよう。
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CIRとブロックチェーンが安全な情報共有をどう強化するか学ぼう。
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WebAssemblyはウェブアプリの速度を上げるけど、セキュリティの懸念もあるね。
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スマートグリッド技術におけるサイバーセキュリティの課題と解決策を見てみよう。
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PoSブロックチェーンの安全性を高める戦略。
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この論文は、GNNがサイバー攻撃に対する防御をどのように強化するかをそのライフサイクル全体で調べてるよ。
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回路の複雑さとブラックホールの関連を調べると、興味深いつながりが見えてくる。
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生産システムにおける効果的なハニーポット統合に関する研究で、サイバーセキュリティを向上させるためのもの。
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ディフュージョンモデルを使って、機械学習における敵対例の検出を改善する。
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セキュアなメモリ消去プロトコルが、ハッキングされたデバイスをどう守るかを学ぼう。
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バイナリーレベルのCFIがソースレベルの手法に対して効果的かどうかの研究。
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研究は、画像生成における敵対的攻撃に対する滑らかさの影響を強調している。
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コンプライアンスソフトウェアのための体系的なプライバシーコードレビューのアプローチ。
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クラウドソーシングとアクティブラーニングを使ってプライバシーポリシーを分析する新しいアプローチ。
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Algorandの分散型金融エコシステムにおけるMEV抽出戦略を見てみよう。
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未知のバイナリのリバースエンジニアリングを簡素化し、コールグラフの作成を強化する新しいアプローチ。
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デバイスのセキュリティと防御に対するバックスキャッタードサイドチャネル攻撃の影響を発見しよう。
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機密コンピューティングのセキュリティを強化するための言語を紹介します。
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ADVENTはVANETでの攻撃を検出して、効率的なリアルタイム監視でより安全な交通を実現するんだ。
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データプライバシーを守りつつモデルのパーソナライズを強化する新しいアルゴリズム。
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この記事では、ITインフラを守るための自動化システムの役割について話してるよ。
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新しいフレームワークが革新的な技術を使ってソフトウェアの脆弱性検出を改善したよ。
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この研究では、さまざまな攻撃に対するウォーターマーキング技術を評価するためのベンチマークWAVESを紹介するよ。
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