暗号の柔軟性が変化する環境でデータをどう守るか学ぼう。
Christian Näther, Daniel Herzinger, Jan-Philipp Steghöfer
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最先端の科学をわかりやすく解説
暗号の柔軟性が変化する環境でデータをどう守るか学ぼう。
Christian Näther, Daniel Herzinger, Jan-Philipp Steghöfer
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新しいフレームワークが、フェデレーテッドラーニングにおいてすべてのデバイスで公正なパフォーマンスを確保するよ。
Shogo Nakakita, Tatsuya Kaneko, Shinya Takamaeda-Yamazaki
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敵対的脅威に対する深層学習の信頼性を向上させる戦略を検討中。
Rui Luo, Jie Bao, Zhixin Zhou
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O-RANはより良いカバー範囲を提供するけど、解決すべきセキュリティの課題があるんだ。
Mojdeh Karbalaee Motalleb, Chafika Benzaid, Tarik Taleb
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Trap-MIDはハッカーからデータを守る賢い方法を提供するよ。
Zhen-Ting Liu, Shang-Tse Chen
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新しいAIモデルの脆弱性と防御策を調べる。
Yangyang Guo, Fangkai Jiao, Liqiang Nie
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NIDS-GPTが革新的な手法でネットワーク侵入検知をどう変えるかを見てみよう。
Jie Huang
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VR技術がどんなふうにプライバシーを脅かすか学ぼう。
Luoyu Mei, Ruofeng Liu, Zhimeng Yin
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この研究は、データセットにおけるフィッシングURL検出のための特徴の信頼性を評価してるよ。
Maraz Mia, Darius Derakhshan, Mir Mehedi A. Pritom
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AIツールと静的解析を比較して暗号の誤用を特定する。
Zohaib Masood, Miguel Vargas Martin
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敵対的攻撃が微分可能なレンダリング技術を通じて深層学習をどのように操作するかを学ぼう。
Matthew Hull, Chao Zhang, Zsolt Kira
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この方法は個人データを守りながらトップアイテムを見つけるよ。
Hao WU, Hanwen Zhang
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個人情報を守りながら、安全なデータ分析の方法を見つけよう。
Tianpei Lu, Bingsheng Zhang, Lichun Li
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クラウドセンシングシステムで動画共有を安全にする方法を探る。
Andrea Vaiuso
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AIシステムは、予測を誤らせるエッジのみの攻撃から新たなリスクに直面している。
Giulio Rossolini, Tommaso Baldi, Alessandro Biondi
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ブロックチェーンをつなげて資産を簡単に移動させる新しい方法。
Hardik Gajera, Akhil Reddy, Bhagath Reddy
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ユーザーのデータを効率的に保護するためのツール。
Sinan Pehlivanoglu, Malte Schwarzkopf
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IoTとtinyMLがスマート交通管理をどう変えてるか探ってるよ。
Javier Conde, Andrés Munoz-Arcentales, Álvaro Alonso
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新しい方法がプライバシーを守りながらデータ分析を強化する。
Julien Nicolas, César Sabater, Mohamed Maouche
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ウォーターマークがデジタル世界で偽データから守る方法を学ぼう。
Bochao Gu, Hengzhi He, Guang Cheng
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この論文は、ファイルシステムのタイミングの違いがどのように機密情報を露呈させるかを調査してるんだ。
Cheng Gu, Yicheng Zhang, Nael Abu-Ghazaleh
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この記事では、言語モデルを使って風刺を見分ける方法を探るよ。
Omar W. Abdalla, Aditya Joshi, Rahat Masood
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この記事では、マルチモーダルAIシステムの安全性とセキュリティの問題について話してるよ。
Ruoxi Sun, Jiamin Chang, Hammond Pearce
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FPGAは柔軟性を提供するけど、対処しなきゃいけない大きなセキュリティリスクもあるんだよね。
Endres Puschner, Maik Ender, Steffen Becker
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最近の出来事がLinuxパッケージの脆弱性を浮き彫りにしていることを発見しよう。
Duc-Ly Vu, Trevor Dunlap, Karla Obermeier-Velazquez
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新しいツールがSpectreみたいな隠れた脅威からプログラムを守る手助けをする方法を見つけよう。
Fangzheng Lin, Zhongfa Wang, Hiroshi Sasaki
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専門家の秘密を明かさずに機械に学ばせることは、プライバシーのためにめっちゃ大事だよ。
Navodita Sharma, Vishnu Vinod, Abhradeep Thakurta
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ブラウザフィンガープリンティングについて学んで、オンラインプライバシーにどう影響するかを知ろう。
Alexander Lawall
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軍人向けの遠隔投票技術の複雑さを調査する。
Andrew W. Appel, Philip B. Stark
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ビットコインのマイニング、報酬、マイナーが直面する課題についての考察。
Roozbeh Sarenche, Alireza Aghabagherloo, Svetla Nikova
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新しいウォーターマーキング技術がデジタルアートやクリエイティブなアイデアをどう守るか学ぼう。
Liangqi Lei, Keke Gai, Jing Yu
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新しいアプローチがソフトウェアの脆弱性のパッチ取得を強化する。
Xueqing Liu, Yuchen Xiong, Qiushi Liu
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この記事では、言語モデルとのやり取りにおけるプライバシーの問題とその解決策について話してるよ。
Robin Carpentier, Benjamin Zi Hao Zhao, Hassan Jameel Asghar
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画像の品質を損なうことなくAI生成アートを保護する方法。
Kareem Shehata, Aashish Kolluri, Prateek Saxena
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機密コンテナは、クラウド環境でのデータセキュリティとパフォーマンスを向上させるよ。
Chulmin Lee, Jaewon Hur, Sangho Lee
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トリプルエントリー会計について見てみよう。それが金融の信頼を高める役割を果たすんだ。
Abraham Itzhak Weinberg, Alessio Faccia
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新しい方法が言語モデルによって生成されたコードの安全性を高めるんだ。
Xiangzhe Xu, Zian Su, Jinyao Guo
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調査データのプライバシーを守りつつ、研究者がどうやってインサイトを共有してるかを見てみよう。
Jeremy Seeman, Yajuan Si, Jerome P Reiter
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モデルのパフォーマンスを維持しながら、機密データを保護する方法。
Yuxiao Chen, Gamze Gürsoy, Qi Lei
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隠れたトリックが言語モデルとその説明にどう影響するかを見てみよう。
Huaizhi Ge, Yiming Li, Qifan Wang
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