Informática - Criptografia e segurança

Um método novo pra criar imagens a partir de texto usando modelos especializados.

Essa pesquisa explora métodos pra aprender circuitos quânticos rasos apesar do barulho.

Um novo método de marca d'água ajuda a identificar dados tabulares sintéticos.

Um olhar sobre como a propaganda se espalha no Telegram durante conflitos.

A competição revela vulnerabilidades e defesas na segurança dos modelos de linguagem.

Um novo framework para analisar fluxos de dados enquanto garante a privacidade do usuário.

Explorando ameaças à privacidade em processamento de imagem usando modelos de difusão e gradientes vazados.

Analisando a privacidade de dados através de inferência bayesiana com restrições.

Explorando maneiras de proteger imagens pessoais contra o uso indevido por IA.

Esse artigo fala sobre um novo método pra melhorar a robustez contra ataques adversariais na classificação de imagens.

Analisando os riscos de segurança em redes mmWave usando transferência simultânea de informações e energia sem fio.

Um estudo sobre como melhorar as técnicas de extração de modelos pra segurança em deep learning.

Uma nova abordagem pra aumentar a velocidade do processamento de criptografia homomórfica.

Esse documento apresenta uma estrutura pra avaliar as vulnerabilidades em modelos de linguagem grandes.

Aprenda como o desensibilização de alvo protege a privacidade, permitindo que os modelos esqueçam informações específicas.

Um novo método pra verificar o "desaprendizado" das máquinas de forma eficaz e segura.

Esse artigo fala sobre desaprendizado de características e seu impacto na privacidade e equidade em aprendizado de máquina.

Este artigo explora o impacto da contaminação de dados no alinhamento de modelos de linguagem.

Os artistas enfrentam riscos com as novas tecnologias imitando seus estilos únicos.

O P3GNN melhora a detecção de APT enquanto protege a privacidade dos dados em redes SDN.

Misturando métodos tradicionais de agrupamento com proteções de privacidade usando privacidade diferencial.

Aprenda como ataques de backdoor ameaçam sistemas de aprendizado de máquina e métodos para se defender deles.

Um jeito de manter a privacidade enquanto compartilha estatísticas de tráfego urbano.

Novos métodos melhoram as previsões ao focar na funcionalidade do código em vez dos nomes das variáveis.

Um framework pra melhorar a detecção de APT enquanto protege a privacidade.

LDMeta melhora a privacidade e a eficiência nos métodos de aprendizado distribuído.

O estudo analisa como os anúncios de influenciadores moldam as percepções sobre VPN e as crenças sobre segurança online.

Explorando os desafios de segurança trazidos por ataques adversariais em agentes multimodais.

Os LLMs ajudam avaliadores humanos a identificar de forma eficaz conteúdo online prejudicial.

Este artigo analisa os riscos e problemas de manutenção com extensões do Chrome.

Novas pesquisas revelam sistemas de prova eficientes em ambientes de armazenamento quântico limitado.

Um método pra melhorar a privacidade dos dados no aprendizado federado, tirando influências de dados específicos.

Abordando as preocupações de segurança do código produzido por grandes modelos de linguagem.

Uma nova estratégia de defesa para LLMs contra ataques de backdoor.

Um novo método pra proteger conjuntos de dados contra uso não autorizado em modelos generativos.

Esse artigo explora como a privacidade diferencial protege os dados de ECG na saúde.

Um estudo sobre sistemas de detecção de intrusão pra identificar ataques de disfarce em redes de veículos.

Explore a evolução e os desafios do Valor Máximo Extrairável (Maximal Extractable Value) no DeFi.

Uma nova abordagem leve pra melhorar o compartilhamento de ameaças cibernéticas entre dispositivos IoT.

Um novo conjunto de dados tem como objetivo melhorar a segurança dos modelos de texto para imagem contra conteúdos prejudiciais.