データセキュリティ に関する最新の記事

この研究は、データセット蒸留法におけるプライバシー、ロバスト性、フェアネスを調べてるよ。

再構築手法は機械学習におけるプライバシーの問題を引き起こし、より強力な保護が必要だね。

レコメンダーシステムへの脅威を調べて、攻撃に対する対策を考える。

個人ブロックチェーンを使った新しいデータ管理のアプローチ。

安全なアプリケーション向けのSMART TRNGの進展を発見しよう。

個人のプライバシーを尊重しながら平均を推定する方法。

TDコインは、分散型ネットワークでデータを保存するユニークな方法を提供しているよ。

医療画像分析におけるビジョントランスフォーマーの信頼性を高める。

言語モデルを使った新しい暗号化アプローチで、データ保護をもっと強化。

物理層セキュリティを使って安全な無線通信を確保する方法を検討中。

新しい方法がIoTデータ管理のセキュリティとプライバシーを強化するよ。

新しい手法が、直交層とリプシッツ定数制御を使って、敵対的攻撃に対するNODEを強化する。

新しい方法で、量子チャネルと古典チャネルが光ファイバーで安全に共存できるようになったよ。

マルチタスク学習システムの脆弱性と防御戦略を敵対的攻撃に対して調べる。

楕円曲線が暗号で情報を守る仕組みを探ってみよう。

データベーストランザクションをスムーズに扱うための効果的なテクニック。

フェデレーテッドラーニングがプライバシーと公正に与える影響を探る。

新しい方法が、隠れた画像攻撃に対する深層学習モデルを改善する。

スピーチテクノロジーが個人のプライバシーに与える影響を調査中。

非二進数コーディング手法を使って、安全な鍵共有を改善する方法を探る。

量子時代における安全な通信のためのガビドゥリン符号の可能性を探る。

この記事では、機械学習におけるガウス過程回帰のプライバシーへの影響を探ります。

量子二ブロックコードは量子計算におけるエラー訂正を強化し、データの整合性を確保する。

順列多項式が暗号学や符号理論にどんな影響を与えるかを探る。

この記事は、連合学習における深い平衡モデルの役割について話してるよ。

この技術は、ディープラーニングアプリケーションのテストケース生成を改善するんだ。

可逆ウォーターマーキングがディープニューラルネットワークの誤用からどのように守るかを学ぼう。

プライベート情報を守るための学習不可能なデータセットの効果と課題を調べる。

この論文では、C言語でのセキュアな計算のための正式なモデルを示しているよ。

新しいアルゴリズムがマルチメディアコンテンツの隠れたデータ抽出方法を強化する。

このレビューは、敵対的攻撃に対する教師なし学習の耐性を調べてるよ。

プライベート情報を明かさずに共同で安全に計算する方法を探る。

新しい方法が、表形式データを使った敵対的攻撃に対するモデルの堅牢性を向上させる。

QRNGは量子力学を使って真のランダム性を作り出し、安全なデジタルコミュニケーションに欠かせないよ。

TEEとセキュリティコプロセッサの統合でデータ保護を強化することを探求中。

大規模言語モデルを使うときにPIIを守る方法を学ぼう。

生成モデルを物理的および機能的な盗難から守る新しい方法。

FedSMOOは、データの多様性やコミュニケーションの問題に対処することで、フェデレーテッドラーニングを強化するよ。

AIプロンプトを守って利益を上げる方法を見てみよう。

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。