Uma nova abordagem pra melhorar a detecção de intrusões usando aprendizado de máquina.
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Informática - Criptografia e segurança
RSSExplorando os desafios e avanços em proteger dados sensíveis enquanto mantém sua utilidade.
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Um novo framework melhora a segurança e a eficiência no aprendizado de máquina distribuído.
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BoostCom acelera tarefas de comparação em FHE, melhorando a eficiência para dados criptografados.
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As técnicas baseadas em dados precisam proteger a privacidade enquanto identificam as melhores opções.
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O desafio de combinar privacidade diferencial com algoritmos sublineares na análise de dados.
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Um novo modelo melhora as interações com gerenciadores de senhas para um acesso online mais seguro.
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Uma olhada na aprendizagem federada combinando privacidade diferencial e blockchain pra segurança de dados.
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Um novo framework controla o aprendizado em contexto pra evitar o uso indevido em modelos de IA.
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Esse estudo mostra como ataques não adversariais impactam algoritmos de incorporação de grafos de conhecimento.
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Um novo framework avalia métodos para anonimizar dados biométricos pra aumentar a privacidade.
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Examinando o impacto do deep learning nas técnicas de marca d'água e os desafios de segurança.
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Novos métodos têm como objetivo proteger modelos de aprendizado de máquina contra ameaças de backdoor.
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Um novo método para deduplicação de dados eficiente em aprendizado federado.
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Um novo modelo melhora a privacidade dos dados enquanto aumenta a precisão do aprendizado de máquina.
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Aprenda a proteger compromissos sensíveis de ouvintes indesejados.
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Um estudo revelou falhas de segurança em aplicativos de pagamento móvel populares.
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Explorando privacidade diferencial em nível de usuário no treinamento de modelos de linguagem grande.
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Explorando os benefícios do Aprendizado Federado para detecção de anomalias em redes de IoT.
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Estudo revela como os padrões de dados 5G podem expor a atividade dos usuários.
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Novos modelos ajudam os desenvolvedores, mas ataques de backdoor representam sérios riscos de segurança.
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Um olhar sobre os desafios e soluções de privacidade e integridade do aprendizado federado.
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Um novo método combina LLMs com técnicas tradicionais de desmontagem para uma análise eficaz.
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Um design unificado de TEE melhora a colaboração entre CPU e NPU para computação segura.
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Enfrentando a contaminação de dados pra ter uma melhor cibersegurança e sistemas de detecção de anomalias.
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Combinar redes neurais com criptografia melhora os métodos de comunicação segura.
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Um sistema pra usar chatbots de forma anônima, protegendo a identidade do usuário.
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Um novo framework melhora a eficiência dos testes e a detecção de bugs em bibliotecas criptográficas.
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Novos métodos enfrentam os riscos de privacidade na previsão de dados de movimento humano.
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Explorando a mudança digital e seu impacto na cibersegurança marítima.
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Este artigo fala sobre a importância dos algoritmos de hashing na tecnologia blockchain.
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Um jeito novo de comparar mecanismos de privacidade em aprendizado de máquina.
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Pesquisas mostram métodos automáticos para monitorar a censura na web de forma eficaz.
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Analisando a vulnerabilidade das redes neurais a pequenas mudanças nos dados de entrada.
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Novos métodos melhoram ataques de caixa-preta usando dados não rotulados para aprendizado de máquina.
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Explorando vulnerabilidades presentes em código gerado por modelos de linguagem.
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Uma nova abordagem pra aumentar a segurança no aprendizado federado contra ataques de backdoor.
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A CEIPA ajuda a descobrir vulnerabilidades em modelos de linguagem grandes pra aumentar a segurança deles.
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Uma olhada na atestação remota coletiva e seu impacto na segurança de dispositivos IoT.
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Um olhar sobre a geração de dados sintéticos para mobilidade urbana e os desafios de privacidade.
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