データセキュリティ に関する最新の記事

この論文は、VLCデータ通信を安全にするための人工ノイズの使用を調べている。

グラフデータのセキュアな異常検知のための新しいアプローチ。

新しい方法が、安全なコンピュータ環境でのプライバシーと精度を向上させてるよ。

量子ランダムネスがテクノロジーのデータセキュリティをどう強化するかを学ぼう。

センシティブなデータを管理するシステムにおけるプライバシーの懸念について。

AIが医療、メンテナンス、農業で効率をどう向上させるか探ってみよう。

量子コンピュータネットワークのリソース配分を改善する方法を探る。

暗号学におけるゼロ知識証明の脆弱性を探る。

セキュアスキャッタードメモリーは、データの内容とアクセスパターンを効果的に守るよ。

新しいシステムがウェアラブルテックの識別精度とデータプライバシーを向上させる。

機械学習で不正アクセスからセンシティブなデータを守る新しい方法。

この記事は、言語モデルにおける有害なファインチューニングの危険性について考察してるよ。

新しい手法が、機械学習におけるバックドア攻撃の脅威を、機密データへのアクセスなしで明らかにした。

この研究は、IBMの量子コンピュータが本当にランダムな数を生成する能力を分析してるよ。

AI生成コンテンツにおけるウォーターマークの効果と脆弱性を調べる。

この記事では、水中の条件が量子通信システムに与える影響を考察しているよ。

IOTAとTPM技術を使ったIoTデータ検証の新しい方法。

クラウドコンピューティングでデータプライバシーを守る方法を学ぼう。

フェデレーテッドラーニングは顔認識を改善しながらユーザーのプライバシーを守る。

CPABEとOAuth 2.0を組み合わせて、より良い健康データのプライバシーを実現。

この論文は、頑健な量子機械学習分類器のための敵対的トレーニングについて話してるよ。

この記事では、クラウドコンピューティングとモデル予測制御におけるプライバシー対策を調べてるよ。

新しい方法が、ピアモデルを使ってディープラーニングモデルの攻撃への耐性を高めるんだ。

ブロックチェーンが医療データのセキュリティとプライバシーをどう改善するか見てみよう。

量子原理を使った安全な情報交換の探求。

計算プロバイダーがAIの規制遵守をどう確保できるかを探る。

フェデレーテッドラーニングシステムで異常検知を強化するためのフレームワークを紹介します。

データセキュリティを改善するための新しいMDSおよび逆行列MDS行列の作成方法。

研究が、疎なバイナリシークレットを持つLWEシステムへの効果的な攻撃を明らかにした。

新しいモデルは、インタラクティブゲーム理論の戦略を使って進化するデータポイゾニング脅威に適応する。

新しい方法がモデルの頑健性を高めつつ、実際のタスクでのパフォーマンスを維持するんだ。

暗号化されたデータでの安全な計算の新しいアプローチ。

この研究は、スパースコーディングがニューラルネットワークのプライバシーを守る役割を強調している。

新しいフレームワークが車両エッジメタバースのプライバシー向上を目指してるよ。

Bambooは、鍵が漏れても暗号化されたデータを安全に検索できる方法を提供するよ。

プライベートデータを管理するための、安全で効率的な方法を紹介するよ。

プライバシーを守りつつ分析を可能にするためのベイジアンネットワークを使った合成データ生成の方法。

古典コンピュータと量子コンピュータにおける暗号問題の考察。

高度な無線通信システムにおける盗聴リスクの分析。

大規模言語モデルの安全性と信頼性を向上させるためのフレームワーク。