フェデレーテッドラーニングは、デバイス間で協力しながらデータを保護する新しい方法を提供するよ。
Chunlu Chen, Ji Liu, Haowen Tan
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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新しい方法が、フェデレーテッドラーニングで問題のあるデバイスを特定して、スピードとセキュリティを向上させる。
Dipanwita Thakur, Antonella Guzzo, Giancarlo Fortino
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新しい方法がBCI技術で脳データを守るよ。
Xiaoqing Chen, Siyang Li, Yunlu Tu
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新しいシステムがどんなふうにデータのプライバシーと処理速度を改善するかを見てみよう。
Yifan Tan, Cheng Tan, Zeyu Mi
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ビジネスがMLを使ってDoS攻撃を検出・防止する方法を学ぼう。
Paul Badu Yakubu, Evans Owusu, Lesther Santana
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NinjaDoHは、安全なインターネット利用のためにDNSクエリを守ってくれるよ。
Scott Seidenberger, Marc Beret, Raveen Wijewickrama
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APTについて学んで、新しい検出方法がサイバーセキュリティをどう強化するかを知ろう。
Weiheng Wu, Wei Qiao, Wenhao Yan
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FedBlockはブロックチェーン技術を使ってフェデレーテッドラーニングのセキュリティを強化するよ。
Duong H. Nguyen, Phi L. Nguyen, Truong T. Nguyen
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ネットワーク内の脅威検出を強化するために視覚ツールを使う。
Maraz Mia, Mir Mehedi A. Pritom, Tariqul Islam
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サポートエージェントのワークフローにおける内部リスクの追跡についての詳しい考察。
Birkett Huber, Casper Neo, Keiran Sampson
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セキュリティ脆弱性を予測するためのEPSSの有用性を評価する。
Rianna Parla
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ニューラルネットワークの再構築方法とその影響について学ぼう。
Judah Goldfeder, Quinten Roets, Gabe Guo
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FedPIDは腫瘍のセグメンテーションを強化しつつ、患者データを守るんだ。
Leon Mächler, Gustav Grimberg, Ivan Ezhov
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CryptoELは子供たちがデジタルセキュリティについて楽しく学べる方法を提供してるよ。
Pranathi Rayavaram, Ukaegbu Onyinyechukwu, Maryam Abbasalizadeh
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研究は、より良いモデルパフォーマンスのためのハイパーパラメータ調整に関する洞察を提供している。
Felix Morsbach, Jan Reubold, Thorsten Strufe
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量子コーディックが量子コンピュータでのアークサイン計算をどう改善するかを探る。
Iain Burge, Michel Barbeau, Joaquin Garcia-Alfaro
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IoTのセキュリティを強化するためのデバイス識別方法の改善に関する研究。
Kahraman Kostas, Rabia Yasa Kostas, Mike Just
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研究によると、GNNに対するプロパティ推測攻撃のリスクとデータプライバシーの必要性が明らかになった。
Hanyang Yuan, Jiarong Xu, Renhong Huang
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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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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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