Analise os desafios de segurança com software de código aberto, especialmente na linguagem de programação Go.
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Informática - Criptografia e segurança
RSSExamine vários ataques de jailbreak em modelos de linguagem e suas defesas.
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Explorando as ameaças aos sistemas de DRL na gestão cibernética de energia.
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Uma olhada no sistema de arquivos MiniFS e suas preocupações de segurança.
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Um método pra garantir a segurança das imagens usando técnicas avançadas de criptografia.
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Aprenda como proteger dados CSV com assinaturas digitais.
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Explorando a importância da segurança e do feedback dos usuários em apps de pagamento.
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AFPNet oferece uma detecção melhorada de vulnerabilidades em contratos inteligentes usando técnicas de aprendizado profundo.
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Um olhar sobre os métodos de análise de WebAssembly para execução segura.
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Este estudo foca em remover trojans prejudiciais em modelos de linguagem grandes usando técnicas de filtragem.
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Uma nova abordagem pra melhorar a segurança em protocolos de finanças descentralizadas.
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Backdoors em modelos de ML representam ameaças sérias para as finanças e a saúde.
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Descubra o papel da isogenia nos métodos criptográficos modernos usando curvas elípticas.
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Uma nova abordagem pra melhorar a detecção de intrusões usando aprendizado de máquina.
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Explorando 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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Um estudo revelou falhas de segurança em aplicativos de pagamento móvel populares.
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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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