複数のグループ間で情報を共有しながらプライバシーを保つ新しい方法。
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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機械学習におけるプライバシーと公平性の問題を解決する方法。
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フェデレーテッドラーニングで機械学習モデルを保護するためにTEEsを使った新しい方法。
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リソースが限られたIoTデバイスにおける安全な通信のための革新的なアプローチ。
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新しい音声攻撃方法が音声制御デバイスにリスクをもたらす。
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この記事では、スミッシング攻撃を検出するためのツールの効果について話してるよ。
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スマートコントラクトの脆弱性を検出して修正するための新しいフレームワーク。
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新しい方法は、クラウドタスクのパフォーマンスを向上させるためにTEEとガーブル回路を組み合わせているよ。
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AIDPSは、さまざまな攻撃に対して水中センサーネットワークのセキュリティを強化する。
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デバイスフィンガープリンティングについてと、ユーザーのプライバシーを守る方法について。
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新しい方法でIoT環境での未知の攻撃の検出が改善されたよ。
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この記事では、データプライバシーにおけるPETの役割とその応用について考察します。
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機械学習におけるデータプライバシーと忘却の複雑さを考察中。
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スプリット学習と同型暗号を組み合わせた方法が、機械学習におけるプライバシーを強化する。
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データ保護と利便性を向上させるためのプライバシー設定最適化の方法。
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研究によると、テーブルモデルのテストや評価に弱点があることがわかった。
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新しいフレームワークが、合成データの回答が研究にとって信頼できることを保証する。
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ユーザーのプライバシーを守りつつ、精度を維持するためのGNNのフレームワーク。
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HINTっていう方法が、機械学習を有害なデータ攻撃から守るんだ。
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ネットワークでのAPT攻撃を高度に検出・分析するためのXFedHunterを紹介します。
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VulnSenseは、Ethereumスマートコントラクトの脆弱性を検出するための高度な手法を使ってるよ。
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NTRUの効果と、暗号セキュリティに対する二面体群の影響を調べる。
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フェデレーテッドラーニングにおけるデータ再構築攻撃の課題を見てみよう。
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ユーザーのプライバシーを守るために、暗号化されたデータで機械学習を可能にする方法。
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推薦システムでプライバシーを強化しつつ、正確な提案を保証するためのフレームワーク。
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データプライバシーを確保しつつ最適な選択肢を見つける研究。
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この方法は、ユーザーデータのプライバシーを守りながらおすすめを強化するよ。
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アプリのアイソレーションとリソース共有をもっと良くするためのフレームワークを紹介するよ。
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セキュアなデータインサイトのための差分プライバシー手法を探る。
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個人データのプライバシーを守りながらガウス混合を学習する研究。
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新しいモデルが暗号通貨のポンジスキームの特定を改善してるよ。
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グラフ畳み込みネットワークを使ったCANバスセキュリティを強化する新しい方法。
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この記事では、集積回路内の特定の領域を分析する技術について話しています。
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LLMプラットフォームでプラグインを使うリスクについて学ぼう。
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新しいフレームワークがGPUを使った暗号化データ処理のパフォーマンスを向上させる。
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ハニーワードがパスワードのセキュリティをどう向上させて、ユーザーアカウントを守るかを学ぼう。
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新しいステーブルコインのモデルが信頼性を高めて、投資を促進することを目指してるよ。
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音響攻撃は、キーボードからの音をキャッチすることでデータセキュリティを脅かす。
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敵対的攻撃に対する機械学習モデルのセキュリティを認証されたロバスト性で向上させる。
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分散グラフにおけるプライバシー保護リンク予測のプロトコルを紹介します。
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