個人のプライバシーを守りながら、都市データの細かさを向上させること。
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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
RSSChatGPTを使ってフィッシングサイトを見分ける新しい方法。
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国家CSIRTがインシデント対応のために公共情報や無料ツールをどう活用しているかを調査する。
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女性の健康に関するFemTech技術のプライバシー問題を調査中。
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低木幅グラフにおけるプライベート最短経路計算のためのアルゴリズムを紹介します。
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JABBERWOCKは、悪意のあるウェブサイトの検出を効果的に強化するためにWebAssemblyを使ってるよ。
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研究によると、意味を保ちながら敵対的な例を作る方法があるんだって。
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オンラインセキュリティ対策を強化するためのパスワードの意味に関する研究。
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TrojLLMは、大規模言語モデルの出力を操作するために隠れたプロンプトを作るんだ。
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新しいアプローチは、ソフトウェアの検証をより良くするために、ファジテストとAIを組み合わせてるよ。
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新しい方法が、様々な画像の変化に対するニューラルネットワークの予測を認証するんだ。
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ワンホットマップがAIやMLにおけるデータプライバシーをどうやって強化するか学ぼう。
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新しい方法が機械学習アプリケーションの暗号化効率を向上させる。
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個々のプライバシーを守りながらユニークなアイテムをカウントする方法を探ってる。
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新しい手法が、機械学習を使ったサイドチャネル攻撃で暗号セキュリティを脅かしてる。
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サイバー保険は複雑なリスク環境の中でデータ共有のジレンマに直面してる。
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スーパーフィアプリは複数のサービスを統合してて、便利だけどセキュリティの問題もあるよね。
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Ind-KNNは、データ駆動型アプリケーションで個人のプライバシーを守りながら、プライベートな予測を強化するよ。
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AIの潜在的な危険性とその管理方法についての考察。
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MARLシステムにおけるデータポイズニングのリスクを分析中。
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ブロックチェーンのローンでの担保要件を下げる必要性を検討中。
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バンド行列因子分解が機械学習におけるプライバシーをどう守るかを見てみよう。
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ミニプログラムでユーザーデータを守るためのリスクと解決策を見てる。
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この研究では、機械学習を使って異なるタイプの暗号を分類する新しい方法を紹介してるよ。
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スマートグリッドのエネルギー取引とセキュリティを向上させる新しいフレームワーク。
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フェデレーテッドラーニングの脆弱性とバックドア攻撃の脅威を探る。
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クリーンデータなしでバックドアを消す方法を紹介するよ。
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新しい方法がニューラルネットワークの敵対的攻撃に対する防御を改善する。
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敵対的な例は物体検出システムを混乱させて、セキュリティの隙間を明らかにすることがある。
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この研究は、本物のグラフと生成されたグラフを識別する方法を提示している。
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オリジナル画像を無断使用から守りつつ、クリエイティビティを許す方法。
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SMSが配信レポートを通じてユーザーの位置情報を暴露する方法を探る。
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FMKRアプローチは、少ないサンプル学習を通じてAPTの検出と応答を改善するよ。
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IBLTの概要とデータ管理における応用。
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有害なデータ攻撃に対抗するための機械学習モデルの強化戦略を探る。
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CAPTCHAシステムは、技術の進化に伴い、解決サービスからの脅威が増してるね。
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機械学習システムにおけるバックドア攻撃を理解する新しいアプローチ。
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革命的な手法がディープニューラルネットワークのバックドア攻撃に対する防御を強化する。
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量子コンピューティングが金融をどう変えるか、ブロックチェーンのセキュリティにどんな影響を与えるのかを探ってる。
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新しいフレームワークが、ハードウェアのパフォーマンスを通じてデバイスを認証することでIoTデータへの信頼性を向上させる。
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