Informática - Criptografia e segurança

Este estudo examina questões de privacidade e métodos de proteção para classificadores de IA.

Este estudo avalia modelos avançados para gerar dados de viagem falsos e suas aplicações práticas.

Essa abordagem usa autoavaliação pra se proteger de resultados prejudiciais em modelos de linguagem.

Explorando modelos de aprendizado de máquina e novos conjuntos de dados pra melhorar a segurança.

Um sistema de detecção melhora a segurança dos veículos contra ameaças cibernéticas usando técnicas avançadas.

Zero-X melhora a cibersegurança para veículos conectados contra ameaças novas.

Essa pesquisa analisa a eficácia do Random Forest na detecção de anomalias na rede.

Uma visão geral da segurança do mempool e medidas propostas para prevenir ataques de expulsão.

AntibotV enfrenta ameaças de malware de bots em carros conectados através de monitoramento avançado.

As cidades ganham dados de transporte importantes enquanto lidam com preocupações de privacidade.

Aprenda como a origem dos dados aumenta a segurança em sistemas IoT.

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.