Essa pesquisa destaca o papel da codificação esparsa em proteger a privacidade das redes neurais.
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Informática - Criptografia e segurança
RSSDois algoritmos inovadores criam de forma eficaz exemplos adversariais sutis no processamento de linguagem.
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A PACT quer melhorar os créditos de carbono com tecnologia e transparência.
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Novos métodos protegem os dados pessoais na geração de imagens.
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Uma nova ferramenta melhora a integridade dos sistemas de provas de conhecimento zero.
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PMixED melhora a privacidade sem abrir mão da performance em modelos de linguagem grandes.
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Um estudo revela as preocupações com a privacidade do rastreamento de impressões digitais no navegador e suas implicações para os usuários.
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Um sistema que combina impressão digital de dispositivos e marca d'água para imagens médicas seguras.
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Uma nova estrutura tem como objetivo melhorar a privacidade nos metaversos de edge vehicular.
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Explorando LF QSDC como uma solução segura para a Web 3.0.
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WebAssembly traz novos riscos como o cryptojacking que os usuários precisam entender.
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O Bamboo oferece uma forma segura de pesquisar dados criptografados mesmo depois que a chave foi comprometida.
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Um novo método protege preferências pessoais enquanto permite classificações úteis.
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Apresentando um jeito seguro e eficiente de gerenciar dados privados.
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Aprenda como frases fantasma podem ajudar os usuários a proteger seus dados pessoais online.
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Um novo método usa modelos de linguagem pra identificar variáveis de privilégio de usuário no código.
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Descubra o papel da IoT em melhorar as operações na defesa e na segurança pública.
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Um estudo sobre estratégias de arbitragem em finanças descentralizadas usando zkSync Era.
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Um estudo sobre técnicas usadas pra contornar medidas de segurança em modelos de linguagem de IA.
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Uma nova abordagem pra melhorar a privacidade em IoT através do design de hardware.
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Protocolos inovadores melhoram o aprendizado de máquina enquanto protegem dados sensíveis.
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Apresentando o TABDet, um novo método pra detectar ataques de backdoor em tarefas de NLP.
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Explora o STochastic Gradient Langevin Unlearning pra privacidade de dados em machine learning.
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Explore o papel do aprendizado de máquina na análise de dados de blockchain para várias finalidades.
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Esse artigo fala sobre um jeito de conectar comportamentos de ataque a técnicas usando o MITRE ATTCK.
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Redes neurais tropicais melhoram a resistência contra ataques adversariais em aprendizado de máquina.
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Analisando contratos inteligentes, sua segurança e o papel da gestão de confiança.
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Um estudo destaca o impacto da contaminação de dados nas avaliações de modelos de código.
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Um olhar sobre problemas de criptografia em computação clássica e quântica.
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Uma nova abordagem pra simplificar o controle de acesso baseado em funções.
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Analisando como ataques adversariais afetam as previsões e explicações da IA.
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Um novo método melhora a privacidade no aprendizado federado online enquanto se adapta a dados que mudam.
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Usando machine learning pra melhorar a identificação de vulnerabilidades em servidores web.
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Uma nova abordagem melhora a detecção de malware usando técnicas de aprendizado de máquina.
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Uma mergulhada em como diferentes IDS se saem contra ameaças cibernéticas.
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Um novo modelo tem como objetivo simplificar as políticas de privacidade para os usuários.
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Analisando a interseção entre neurotecnologia e preocupações com a privacidade.
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Um estudo sobre a eficácia do Gemini-pro e dos Vision Transformers para cibersegurança.
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Combinar comentários em linguagem natural e a estrutura do código melhora a detecção de vulnerabilidades.
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Analisando o impacto dos ataques na eficiência do aprendizado de máquina e propondo novas estratégias.
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