データセキュリティ に関する最新の記事

量子セキュリティと機械学習を組み合わせると、通信の速度と効率がアップするよ。

企業は、データの分布の変化によって、連合学習における隠れたプライバシーの脅威に直面している。

敵対的攻撃に対抗するためのディープラーニングモデルを改善する新しい方法。

ブロックチェーンとIPFSを組み合わせることで、セキュアで効率的なバージョン管理のソリューションが得られるよ。

新しいアーキテクチャがエッジデバイスでの大規模言語モデルの性能を向上させる。

WMCodecは音声の透かしを強化して、セキュリティと信頼性を向上させるよ。

PrivaMatchは、犯罪捜査においてDNAを照合する際にプライバシーを守ることを保証するんだ。

機械学習におけるメンバーシップ推測攻撃に関するプライバシーの懸念を探ってみよう。

新しいアプローチが、セキュアな量子通信の効率と距離を向上させる。

ブロックチェーン技術とそのいろんな分野での応用について学ぼう。

分散型ソーシャルネットワークは、ユーザーにデータのコントロールとプライバシーを与えるんだ。

動的デカップリングは量子計算をセキュリティリスクから守る。

MoJEはLLMのためのガードレールを強化していて、脱獄攻撃に効果的に対処してるよ。

ナノワイヤーの量子ドットの可能性を未来の技術のために探ってる。

TA-Cleanerを紹介するよ。これはデータポイゾニングに対するマルチモーダルモデルの防御を改善する方法なんだ。

この記事では、クラウドベースの言語サービスにおけるユーザー入力を保護するための解決策を紹介します。

フェデレーテッドラーニングが医療データのプライバシーと保護戦略に与える影響を探る。

患者のプライバシーを守りながら、医療画像を向上させるフェデレーテッドラーニングの役割を探る。

研究がDNAモデルの脆弱性を逆境攻撃にさらされることを明らかにした。

量子システムは予測不可能な数字を生成する信頼できる方法を提供するよ。

すべてのNVMe SSDが安全なわけじゃないよ; 中にはデータを脅かすものもあるかも。

テキストと画像分類モデルに対する敵対的攻撃の影響を調べる。

未来の脅威からデータを守るために量子ハッシュ関数を調査中。

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。

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。

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。

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。

忘却はAIモデルが特定の情報を忘れるのを助けるけど、重要なスキルは失わないんだ。

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。

ランダムネスはセキュリティ、学習、技術開発のいろんな分野に影響を与えるんだ。

AIはネットワークスライシングを強化して、効率的なリソース管理と適応を実現する。

ミニマルコードで効率的で安全なメッセージ伝達を確保する。

新しい方法がスマートコントラクトの脆弱性検出を改善する。

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。

AIのアクセスがテクノロジーの利用におけるイノベーションと安全性に与える影響。

患者と介護者の健康データの使い方についての視点を調査する。

VRの楽しさにはプライバシーリスクがあるから、集められてるデータについて学ぼう。

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。

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。

可視光通信がセキュリティと効率をどう高めるか探ってる。