Informática - Criptografia e segurança

Examinando a segurança do SHA-256 e técnicas recentes de descoberta de colisões.

Novos métodos híbridos melhoram a eficiência na fatoração de inteiros para criptografia.

Este artigo apresenta um novo IDS baseado em DNN em redes programáveis.

PUFs fornecem identidades únicas para comunicação segura em dispositivos conectados.

Uma olhada no papel do pseudo-emaranhamento em avançar a criptografia quântica.

Uma nova abordagem combina análise de voz com proteção de privacidade para detecção de demência.

Uma nova abordagem para garantir a privacidade enquanto mantém a utilidade do texto em modelos de PNL.

À medida que os veículos ficam mais inteligentes, proteger eles de ameaças cibernéticas é essencial.

Um novo sistema melhora o processamento de dados enquanto garante a privacidade do usuário e o uso eficiente dos recursos.

Um novo método melhora a eficiência em acoplamentos de baixa entropia para grandes distribuições.

Esse artigo fala sobre a importância de atualizações de software seguras para CubeSats.

A contaminação de código aumenta os riscos de ataques de inferência de membros em dados sensíveis.

Analisando vulnerabilidades de ataques de backdoor com rótulo limpo e como limites de generalização podem ajudar.

Pesquisas mostram como é fácil remover as funções de segurança dos modelos Llama 3.

Pesquisadores estão explorando maneiras de proteger informações sensíveis em modelos de classificação de texto.

A QUEEN oferece proteção em tempo real contra ataques de extração de modelo em deep learning.

Explorando os benefícios de um euro digital offline para transações seguras.

Uma estrutura pra compartilhar informações de saúde de forma segura, protegendo a privacidade dos pacientes.

O STRIDE prevê nomes e tipos de variáveis perdidos em softwares decompilados de forma eficiente.

Um olhar sobre como modelos de linguagem podem vazar dados sensíveis.

Esse artigo analisa os riscos ligados aos LLMs e sugere formas de melhorar a segurança.

Explorando ataques de backdoor e métodos de redução de grafo em GNNs.

Um olhar sobre como a mecânica quântica melhora o compartilhamento seguro de informações.

A auto-calibração facilita a digitação do PIN e aumenta a segurança sem configurações complicadas.

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.