Informática - Criptografia e segurança

Explorando como o CORDIC quântico melhora os cálculos de arco seno na computação quântica.

Um estudo sobre como melhorar os métodos de identificação de dispositivos pra uma segurança melhor em IoT.

Pesquisas mostram os riscos de ataques de inferência de propriedades em GNNs e a necessidade de privacidade de dados.

Um novo método pra identificar portas dos fundos Trojan em redes neurais.

Este estudo analisa como LLMs conseguem detectar algoritmos de geração de domínio em cibersegurança.

Aprenda como os pesquisadores enfrentam RISs não cooperativos pra melhorar a segurança na comunicação.

Examinando as vulnerabilidades das Redes Neurais de Pulsos através de métodos de ataque inteligentes.

Saiba como o Aprendizado Federado melhora a privacidade no aprendizado de máquina enquanto enfrenta novas ameaças.

Explorando novas formas de combater a lavagem de dinheiro por meio do compartilhamento de dados e aprendizado de máquina.

Explorando ataques de inferência de membros pra proteger a privacidade dos dados em modelos avançados.

Usando IA Generativa pra criar controles de segurança em minutos, não em dias.

Aprenda como técnicas avançadas protegem imagens médicas sensíveis durante a transmissão.

Analisando os efeitos do EIP-4844 do Ethereum sobre os construtores e rollups.

FedRISE melhora o aprendizado federado filtrando atualizações de dados ruins para um treinamento de modelo melhor.

Pesquisadores desenvolvem métodos pra ensinar computadores a processar faturas enquanto protegem a privacidade.

Uma nova abordagem pra detectar fraudes online usando tecnologia de grafos.

Analisando vulnerabilidades em métodos de marca d'água contra ataques de parafraseamento.

QuanCrypt-FL melhora a segurança no Aprendizado Federado usando técnicas avançadas.

Explorando como os transformers aprendem e os desafios que eles enfrentam contra ataques.

Analisando os riscos e defesas dos Modelos de Linguagem Multimodais em IA.

Analisando como modelos avançados melhoram a análise de falhas de segurança em código binário.

Esta pesquisa destaca métodos inovadores para privacidade em aprendizado de máquina colaborativo.

Uma estrutura que equilibra análise causal e privacidade individual.

Explorando como a IA pode aprender mantendo os dados dos usuários privados.

Um novo gadget usa o formato da orelha pra acesso seguro a dados.

Aprenda como o machine learning ajuda a proteger dispositivos inteligentes contra ameaças cibernéticas.

Uma forma barata de avaliar os riscos de privacidade em modelos de aprendizado de máquina.

Explorando as complexidades de ensinar computadores com dados desbalanceados e preocupações de privacidade.

MaaS traz praticidade, mas a segurança cibernética é essencial pra segurança do usuário.

Ataques de falsificação de dados representam ameaças sérias à integridade e privacidade dos modelos.

Um novo método de assinatura leve melhora a segurança dos dispositivos inteligentes.

A EUREKHA traz uma nova forma de detectar cibercriminosos em fóruns underground.

Uma nova abordagem para ORAM melhora a segurança dos dados e a eficiência no acesso à memória.

Um novo método pra detectar deepfakes com foco na qualidade.

KEM-HAKE combina métodos tradicionais e pós-quânticos para conexões seguras.

Descubra como o FSL melhora a privacidade enquanto os dispositivos monitoram nossas atividades.

Um novo método melhora a detecção de vulnerabilidades em contratos inteligentes.

Novas táticas de mineração ameaçam a justiça na mineração de criptomoedas.

Pesquisas mostram que SNNs podem melhorar a privacidade dos dados em comparação com modelos tradicionais.

Aprenda como a Gen-AI protege a gente de ameaças online e perigos do mundo real.