データセキュリティ に関する最新の記事

新しいツールが大きな定数の掛け算を簡素化して、暗号システムのパフォーマンスを向上させるよ。

研究によると、LLMがプライバシーを強化しながら言語モデルの効果を維持できるって。

新しい方法でモデルのトレーニングが改善されつつ、ユーザーのデータプライバシーも守られてるよ。

この研究は、ホモモルフィック暗号のパフォーマンスを向上させるためのPIMシステムの活用を調べてるよ。

科学者たちが、量子ネットワークの境界を押し広げるために、101キロメートル以上の絡み合った粒子をつなげた。

対抗的トレーニングは、機械学習モデルの入力操作への耐性を向上させる。

新しい方法は、クラウドタスクのパフォーマンスを向上させるためにTEEとガーブル回路を組み合わせているよ。

HINTっていう方法が、機械学習を有害なデータ攻撃から守るんだ。

ビッグデータ管理の課題と解決策を見てみよう。

文脈を考慮した敵対的サンプルを使ってNERシステムの強さをテストしてる。

JCASは、コミュニケーションとレーダーを統合して、モバイルネットワークのパフォーマンスを向上させる。

新しいフレームワークがGPUを使った暗号化データ処理のパフォーマンスを向上させる。

敵対的攻撃に対する機械学習モデルのセキュリティを認証されたロバスト性で向上させる。

分散システムで信頼できる監査可能なレジスターを作成する方法。

研究は、狙った不確実性の操作によって機械学習モデルの脆弱性を明らかにすることができる。

研究は言語モデルと拡散モデルを組み合わせて、敵対的攻撃に対する防御を改善する。

新しい方法が、ユーザーデータを守りながら障害を検出する。

LLMベースの会話エージェントを使って、ユーザーがプライバシーの懸念にどう対処してるかを調べる。

量子技術がブロックチェーンのセキュリティとコンセンサスを強化する可能性を探る。

新しいハイブリッド回路が、絡み合った光子対を使って安全なデータ伝送を改善する。

QUICの従来のプロトコルに対するパフォーマンス向上についての考察。

AgEncIDは、クラウド環境でFPGAデータを保護する新しい方法を提供しているよ。

TbDdフレームワークは、IoTアプリケーションのブロックチェーンのセキュリティと効率を向上させる。

医療AIモデルのバックドア攻撃とラベリングエラーを調べる。

データ損失の課題の中で関数をテストするためのレジリエントアルゴリズムを調査中。

研究がGNNのリンク予測タスクにおけるバックドア攻撃のリスクを明らかにした。

機械的な忘却がユーザープライバシーを守る方法について、データの影響を取り除くことで学ぼう。

データプライバシーを守りつつ、フェデレーテッドラーニングの性能を向上させる新しいアプローチ。

ホモモーフィック暗号がデータセキュリティにおける勾配降下をどうサポートするかを見てみよう。

ディフュージョンモデルを使って、機械学習における敵対例の検出を改善する。

文字列制約とそれがソフトウェアシステムで重要な理由を見てみよう。

機密コンピューティングのセキュリティを強化するための言語を紹介します。

この研究では、さまざまな攻撃に対するウォーターマーキング技術を評価するためのベンチマークWAVESを紹介するよ。

マシンアンラー二ングの方法はデータプライバシー権を尊重するために重要だよ。

この論文は、暗号システムにおけるランダム性の重要性について話してるよ。

新しい方法が、集合ベースの入力を使って敵対的攻撃に対抗するニューラルネットワークを強化する。

攻撃に対するニューラルネットワークの抵抗力を高めつつ、パフォーマンスも維持する新しい方法。

インタラクティブコーディングがどんな風に安全なコミュニケーションを強化するか学ぼう。

生成AIはブロックチェーンのセキュリティ、スケーラビリティ、プライバシーを強化する。

スマートグリッドをデータ攻撃から守るための課題と解決策を探る。