データセキュリティ に関する最新の記事

新しい方法が機械学習アプリケーションの暗号化効率を向上させる。

新しい方法がニューラルネットワークの敵対的攻撃に対する防御を改善する。

有害なデータ攻撃に対抗するための機械学習モデルの強化戦略を探る。

新しいフレームワークが、ハードウェアのパフォーマンスを通じてデバイスを認証することでIoTデータへの信頼性を向上させる。

クラウドストレージでのセンシティブデータの保護の重要性を探る。

信頼できる機械学習のためのプライバシーとロバスト性技術を統合した新しいフレームワークができたよ。

この記事では、勾配反転法を通じて具現化されたAIのプライバシー問題について検討しています。

モバイルアプリはデータ収集の明確さが足りなくて、ユーザーの信頼に影響を与えてるんだ。

この記事は、クライアントサイドスキャンとそのプライバシーとセキュリティへの影響を考察している。

機械学習技術がエラーのある学習に対する暗号化アプローチを再構築してる。

DATが効率的なデータ管理にどう役立つか学ぼう。

量子擬似乱数生成器がコンピュータや暗号のセキュリティをどう強化するかを探ろう。

NMDS行列はセキュリティと効率のバランスを取っていて、軽量な暗号システムには欠かせないんだ。

遠い繋がりを考慮したソーシャルネットワークにおけるプライバシーリスクを評価する新しい方法。

スピーカー匿名化の新たな視点とボコーダーの重要な役割。

ランダム性が機械学習の脆弱性にどう影響するかを調べて、もっといい基準が必要だよね。

フェデレーテッドラーニングモデルにおけるプライバシーと公平性のバランスを考察する。

データプライバシーのための検索可能暗号と同型暗号の進展を探る。

元のトレーニングデータなしで敵対的サンプルを検出する新しい方法。

この論文は、推薦システムにおける偽レビューの課題を扱っている。

安全にクラウドで敏感な時系列データを効率よく処理する。

BLENDは、安全なストレージとコミュニケーションを組み合わせて、効率的なIoTデータ管理を実現するよ。

RowPressは、現代のDRAMシステムにおけるデータの安全性に新たなリスクをもたらす。

連合学習とブロックチェーンを組み合わせることで、協調モデルでのデータプライバシーが強化される。

電力線通信の盗聴対策について学ぼう。

この記事では、テキストデータを変更することで機械学習のプライバシーを守る方法について話してるよ。

O-RANネットワークの効率を高めるためのXAIの重要性を探る。

新しいフレームワークが連合学習とブロックチェーンを組み合わせてデータ保護を強化するんだ。

大規模言語モデルで個人情報の安全性をチェックするツール。

クラウドFPGAにおける電力サイドチャネル攻撃のリスクと防御策を調べてみて。

研究が敵対的攻撃に関する生成オートエンコーダーの重大な弱点を明らかにした。

CloudSecは、クラウドサービスのセキュリティポリシー管理を簡単にしてくれるよ。

この論文は、プライバシー保護されたデータを使ったGANの利用方法を提案してるよ。

SevDelはクラウドサービスでの安全なデータ削除のソリューションを提供してるよ。

DBFedは、データプライバシーを守りながらAIのバイアスを減らすことを目指してるよ。

ワイヤレスシステムでのセキュアな通信のための電力配分戦略を調査中。

クラウド環境での安全なワークフローを確保するための新しいシステム。

量子鍵配送は光チャネルのデータセキュリティを強化する。

単一クラス攻撃がディープラーニングモデルをどう誤解させるかを調べる。

新しいフレームワークがグラフ学習におけるプライバシーとユーティリティのバランスを取る。