Informática - Criptografia e segurança

A pesquisa busca equilibrar privacidade e precisão nos métodos de estimativa de média vetorial.

A gente propõe um método pra criar gatilhos de backdoor invisíveis em modelos de difusão.

Analisando as vulnerabilidades no protocolo SAE J1939 para veículos comerciais.

Duas técnicas inovadoras melhoram ataques adversariais em modelos de dados tabulares.

Contrafactuais revelam insights, mas trazem riscos de privacidade em machine learning.

Examinando os riscos e o uso indevido de grandes modelos de linguagem no cibercrime.

Abordando os desafios de segurança em agentes de IA para interações mais seguras.

Explorando segurança, confiabilidade e questões éticas em modelos de linguagem.

Novos métodos melhoram as previsões de modelos de linguagem sob diferentes condições de entrada.

ECHO melhora a classificação do tráfego de rede usando técnicas de aprendizado de máquina.

Este artigo fala sobre privacidade e preconceito em algoritmos preditivos para dados sensíveis.

A BISON oferece um jeito de fazer login de forma segura enquanto protege a identidade dos usuários.

Uma nova estrutura melhora a criação de dados sintéticos enquanto protege as informações pessoais.

Apresentando o PrivacyRestore pra proteger os dados do usuário enquanto usa modelos de linguagem grandes.

Novos métodos revelam resiliência em circuitos de redes neurais contra manipulação.

Métodos para estimar características de conjuntos de dados enquanto mantém os dados individuais seguros.

Esse método melhora o rastreamento de dados através de técnicas avançadas de marca d'água.

Um olhar sobre métodos de privacidade e como eles funcionam na hora de compartilhar dados.

Explorando o papel e o potencial da imprevisibilidade quântica nos sistemas criptográficos modernos.

Um novo método melhora a proteção da privacidade enquanto treina modelos de aprendizado profundo.

Uma análise dos métodos de detecção de comunidades que incorporam privacidade diferencial.

Um novo método pra analisar dados categóricos enquanto garante a privacidade.

Uma olhada em novos métodos para medir anúncios que priorizam a privacidade do usuário.

Aprenda como os rollups otimistas melhoram a velocidade e a eficiência do blockchain.

Descubra como as soluções Layer-2 transformam a eficiência de trading e as oportunidades de arbitragem.

Explore os desafios de privacidade causados por ataques de inferência em modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método pra identificar vulnerabilidades no código nativo de aplicativos Android.

VulLLM melhora a detecção automática de vulnerabilidades de software usando técnicas avançadas de aprendizado.

A FACOS oferece uma forma segura de gerenciar dados sensíveis usando tecnologia de blockchain.

Saiba mais sobre sistemas de anti-fraudagem facial e a importância deles na segurança digital.

Um novo método pra editar modelos de linguagem de forma eficaz, sem perder performance.

A Fantastyc melhora o aprendizado federado usando blockchain pra ter mais privacidade e segurança.

Entender os perfis de conhecimento ajuda as organizações a lidarem com os desafios de cibersegurança de forma mais eficaz.

Pesquisas mostram que circuitos reversíveis podem criar permutações pseudorrandômicas seguras.

Aprenda sobre técnicas de fuzzing pra melhorar a segurança de aplicações web.

Explorando os desafios dos explicadores de GNN sob ataques adversariais em aplicações críticas.

Um novo design combina distribuição de chaves quânticas com Tor pra melhorar a privacidade online.

Novo método de ataque levanta preocupações sobre privacidade em modelos de compreensão de documentos.

Descobrindo os riscos que os ataques de backdoor trazem para sistemas inteligentes.

Um novo método combina explicabilidade com privacidade em agrupamento pra ter insights de dados melhores.