データセキュリティ に関する最新の記事

LightPHEは、同型暗号を使って敏感なデータを守るのを簡単にしてくれるよ。

新しい方法が合成データ生成を強化しつつプライバシー保護も確保する。

ブロックチェーンが大規模言語モデルの安全性をどう向上させるか探ってるんだ。

FedTimeは、データプライバシーを守りながら、連合学習とローカルデータを組み合わせて予測を改善するよ。

BackdoorBenchは、深層ニューラルネットワークにおけるバックスドア学習手法を評価するための統一アプローチを提供します。

LLMの弱点と改善のための戦略を見てみよう。

ブロックチェーンとセルフソブリンアイデンティティを使った医療データ保護の新しい方法。

6G技術におけるタスク指向のコミュニケーションに関するプライバシーの懸念を調査中。

革新的な技術が、処理精度を維持しながら敏感な音声データを保護するんだ。

新しい方法が顔画像のプライバシーを強化しつつ、品質を保つんだ。

研究は、サイモンやシメックのような軽量暗号を分析する方法を改善している。

連合学習システムにおけるモデルハイジャックのリスクと戦略を調査する。

新しい方法がコードベースの暗号技術の分析を改善して、セキュリティを強化してるよ。

大規模言語モデルにおけるプロンプト漏洩のリスクとその防止方法について。

AIアシスタントがタスクを処理しながらユーザーのプライバシーをどう守るかを調べてる。

大きな言語モデルは有害なデータの行動に対して脆弱性が増す。

クレーマーズ・クローニッヒ検出の可能性を発見して、セキュアな量子通信を実現しよう。

QRコードの仕組みとエラー訂正の役割を学ぼう。

新しい方法で深層学習モデルが敵対的変化に対する耐性が向上してるよ。

新しい方法が顔認識でのアイデンティティ漏洩を減らしつつ、データプライバシーを守るんだ。

RAGシステムは運用を改善するけど、深刻なセキュリティ脆弱性をもたらすんだよね。

量子コンピューティングとランダム化スムージングを組み合わせることで、機械学習モデルの攻撃に対するセキュリティが向上するよ。

PMDが安全なデータ転送方法に与える影響を調査中。

新しい方法がデータプライバシーを強化しつつ、分析の正確さを保ってるよ。

CRISPは、クラウドアプリケーションをロールバック攻撃から守って、データの整合性とセキュリティを確保するよ。

新しい手法がバックドア攻撃を通じて医療モデルの脆弱性を暴露してる。

差分プライバシーをもっと理解するためのガイドと、その個人データへの影響。

個人情報を守りながら身元を確認する方法。

柔軟なシステムは、信頼できるユーザーに対して機密情報へのアクセスを向上させる。

デバイス内学習がアプリのパフォーマンスとユーザーのプライバシーをどう両立させるかを見てみよう。

MIA-Tunerは、LLMのトレーニングデータのプライバシー問題を解決しようとしてるんだ。

衝突のないバランスの取れたシーケンスは、干渉を防いで通信システムを強化するんだ。

現在の安全な通信を維持する方法と課題を探ってみよう。

この研究は、FPGAシステムにおけるDRAMデータの持続性が引き起こすセキュリティの課題を強調してるよ。

バリデーションと確認は、安全なブロックチェーンのやり取りにとって超重要だよ。

時系列ニューラルネットワークに対する敵対的攻撃の課題に取り組む。

新しい方法で機械学習モデルの敵対的攻撃への防御が改善される。

この研究は、対立攻撃の下での合理化モデルの信頼性を調べてる。

カナダの裁判システムにおける音声認識の検証とその影響。

データセンターのSDNシステムのセキュリティを評価するためのフレームワーク。