Informática - Criptografia e segurança

Um novo método melhora o desempenho de FHE enquanto mantém a precisão na análise de dados.

Um novo método melhora a privacidade e o desempenho em aprendizado de máquina federado.

Ferramenta automatizada verifica contratos inteligentes pra garantir que tão em conformidade com ERC, melhorando a segurança.

Este artigo fala sobre a importância do sandboxing para proteger pequenos satélites.

Uma nova abordagem pra proteger a privacidade das imagens na tecnologia sem perder o desempenho do modelo.

Analisando protocolos de aprendizado federado pra melhorar a privacidade enquanto aumenta a precisão do modelo.

Uma abordagem inovadora pra explorar modelos de linguagem através da geração de texto adversarial.

Explorando uma nova abordagem para uma tecnologia de blockchain mais verde.

Avaliando como a contaminação de dados afeta os métodos de avaliação de políticas.

Um olhar sobre a semântica de recursos e suas aplicações na modelagem de sistemas.

Uma nova ferramenta tem como objetivo remover dados ocultos de arquivos STL na impressão 3D.

Um jeito de proteger a privacidade enquanto compartilha insights de dados entre grupos.

Automatizar a criação de gráficos nos honeyfiles melhora as medidas de cibersegurança contra ameaças cibernéticas.

Um método de deep learning melhora a detecção de vulnerabilidades de software em código desconhecido.

Analisando o crescimento da Femtech e as preocupações com a privacidade que vêm junto.

Desenvolver sistemas de controle resilientes é fundamental pra proteger as infraestruturas críticas.

Aprenda a identificar chamadas de áudio falsas com técnicas inovadoras de desafio-resposta.

Melhorar ferramentas pra detectar linguagem prejudicial em espaços online é super importante pra segurança.

Analisando um novo método pra explorar as fraquezas dos modelos de linguagem usando línguas de baixo recurso.

Explorando os desafios de segurança trazidos pelo aprendizado autossupervisionado e ataques backdoor sem rótulo.

Os bancos enfrentam desafios em compartilhar dados de negociação enquanto protegem a privacidade dos clientes.

Novos algoritmos melhoram a privacidade e a otimização em modelos de aprendizado de máquina.

Um estudo sobre a clareza e aceitação das Árvores de Ataque-Defesa entre os usuários.

Analisando ameaças e defesas em aprendizado federado contra ataques maliciosos.

A IBis oferece uma solução em blockchain pra copyright no uso de dados de IA.

Apresentando um método para Pads de Uma Só Vez que garante a segurança e a integridade da mensagem.

EncDB oferece segurança e eficiência melhoradas para gerenciar dados criptografados na nuvem.

Explorando como modelos generativos podem infringir sutilmente as leis de copyright.

Um novo método melhora a segurança dos dados para dispositivos IoT enquanto preserva a privacidade.

Explorando os desafios de segurança e os avanços na tecnologia URLLC.

A ACIdA oferece métodos avançados de detecção de ataques de morphing na verificação de identidade.

Uma olhada em classificadores escaláveis e previsão conformal para resultados confiáveis de machine learning.

Um olhar sobre como melhorar a segurança do IoT usando dados de sensores existentes para autenticação.

A PASA oferece um novo método pra detectar amostras adversariais em modelos de aprendizado profundo.

Um novo sistema analisa comandos de jailbreak pra melhorar a segurança do modelo.

A compartimentalização é uma forma de aumentar a segurança em sistemas operacionais monolíticos.

A Gophy usa blockchain pra impulsionar experimentos de física de alta energia através de simulações úteis.

Explorando os fatores principais que afetam a robustez contra ataques adversariais em aprendizado de máquina.

Novos métodos buscam proteger dados sensíveis em aprendizado de máquina sem perder desempenho.

A pesquisa foca na segurança do esponja hashing contra ameaças de computação quântica.