Informática - Criptografia e segurança

Descobrir maneiras de diferenciar imagens reais de sintéticas é super importante.

As preocupações aumentam sobre ataques por trás das cortinas em modelos de linguagem, afetando a segurança e a confiabilidade.

Este artigo examina as vulnerabilidades dos modelos de IA relacionadas a eventos futuros.

Analisando a eficácia da privacidade diferencial na proteção das identidades individuais nos dados do SOEP.

Um novo modelo melhora a detecção em tempo real de ciberataques em redes de blockchain.

Uma olhada em como a explicabilidade impacta as decisões de ML em cibersegurança.

A NFARD oferece métodos inovadores pra proteger os direitos autorais de modelos de aprendizado profundo.

Abordando ameaças cibernéticas a estações de carregamento para veículos elétricos.

Criar sistemas que promovam a sinceridade entre os usuários em várias interações digitais.

Uma nova abordagem para garantir acesso seguro para vários usuários em dispositivos IoT.

Novo método melhora a segurança de redes neurais usando computação estocástica.

Este estudo analisa métodos de marca d'água para texto gerado por máquinas e a eficácia deles contra ataques de remoção.

Explorando o impacto da blockchain na Infraestrutura de Chaves Públicas.

Analise os desafios de segurança com software de código aberto, especialmente na linguagem de programação Go.

Examine vários ataques de jailbreak em modelos de linguagem e suas defesas.

Explorando as ameaças aos sistemas de DRL na gestão cibernética de energia.

Uma olhada no sistema de arquivos MiniFS e suas preocupações de segurança.

Um método pra garantir a segurança das imagens usando técnicas avançadas de criptografia.

Aprenda como proteger dados CSV com assinaturas digitais.

Explorando a importância da segurança e do feedback dos usuários em apps de pagamento.

AFPNet oferece uma detecção melhorada de vulnerabilidades em contratos inteligentes usando técnicas de aprendizado profundo.

Um olhar sobre os métodos de análise de WebAssembly para execução segura.

Este estudo foca em remover trojans prejudiciais em modelos de linguagem grandes usando técnicas de filtragem.

Uma nova abordagem pra melhorar a segurança em protocolos de finanças descentralizadas.

Backdoors em modelos de ML representam ameaças sérias para as finanças e a saúde.

Descubra o papel da isogenia nos métodos criptográficos modernos usando curvas elípticas.

Uma nova abordagem pra melhorar a detecção de intrusões usando aprendizado de máquina.

Explorando os desafios e avanços em proteger dados sensíveis enquanto mantém sua utilidade.

Um novo framework melhora a segurança e a eficiência no aprendizado de máquina distribuído.

BoostCom acelera tarefas de comparação em FHE, melhorando a eficiência para dados criptografados.

As técnicas baseadas em dados precisam proteger a privacidade enquanto identificam as melhores opções.

O desafio de combinar privacidade diferencial com algoritmos sublineares na análise de dados.

Um novo modelo melhora as interações com gerenciadores de senhas para um acesso online mais seguro.

Uma olhada na aprendizagem federada combinando privacidade diferencial e blockchain pra segurança de dados.

Um novo framework controla o aprendizado em contexto pra evitar o uso indevido em modelos de IA.

Esse estudo mostra como ataques não adversariais impactam algoritmos de incorporação de grafos de conhecimento.

Um novo framework avalia métodos para anonimizar dados biométricos pra aumentar a privacidade.

Examinando o impacto do deep learning nas técnicas de marca d'água e os desafios de segurança.

Novos métodos têm como objetivo proteger modelos de aprendizado de máquina contra ameaças de backdoor.

Um novo método para deduplicação de dados eficiente em aprendizado federado.