Informática - Criptografia e segurança

Métodos de adaptação em tempo de teste enfrentam vulnerabilidades por ataques de envenenamento, o que desafiou a eficácia deles.

Explorando ferramentas para avaliar preocupações de privacidade entre usuários da internet.

Especialistas compartilham opiniões sobre como melhorar a usabilidade na conformidade com o GDPR.

Nova abordagem conserta vazamentos de memória em Aplicações de Página Única sem precisar detectar manualmente.

Analisando riscos em aplicativos de AR com estado compartilhado e maneiras de aumentar a segurança.

Analisando como ataques adversariais impactam o DeepReceiver em sistemas de comunicação sem fio.

Um jeito de encontrar médias a partir de dados variados dos usuários sem comprometer a privacidade.

Um novo método pretende proteger veículos inteligentes de ataques com dados falsos.

Ferramentas avançadas de IA podem ser usadas de forma errada pra criar malware, levantando preocupações sobre cibersegurança.

LeakFuzzer detecta vazamentos de informações em programas pra melhorar a segurança do software.

Apresentando o VISER, uma nova abordagem para jogos com distribuição desigual de informações.

A pesquisa explora o equilíbrio em modelos de linguagem multilíngues para justiça e privacidade.

Uma nova abordagem melhora a cibersegurança para serviços em nuvem prevendo ameaças a VMs.

Essa pesquisa melhora os métodos de amostragem pra estudar discussões sobre cibercrime na internet.

Ataques de phishing com logos manipulados representam riscos sérios para os usuários.

Uma exploração de como os usuários sauditas percebem a privacidade nos serviços do Google.

Pesquisadores mostram como malware pode enganar antivírus com ataques inteligentes.

ConRo melhora a detecção de fraudes identificando sessões prejudiciais com deep learning.

O SplitWiper melhora o unlearning em machine learning, garantindo privacidade de dados e eficiência.

O Aprendizado Federado melhora a segurança dos veículos conectados enquanto protege os dados dos usuários.

O FedSIS melhora a detecção de ataques de apresentação facial enquanto garante a privacidade dos dados.

Um novo método melhora a modelagem da interface do usuário para aplicativos móveis.

Este artigo fala sobre ataques de envenenamento em modelos de deep learning financeiro e seus riscos ocultos.

Uma estrutura usando gêmeos digitais para identificar dispositivos IoT comprometidos.

Explorando um novo método pra proteger a privacidade em pesquisas causais sem perder a precisão.

Um novo sistema aumenta a segurança e eficiência do transporte de rins usando blockchain e aprendizado de máquina.

Ramulator 2.0 melhora a pesquisa em memória com uma ferramenta de simulação modular e rápida.

Explorando os benefícios do split learning para treinar modelos de saúde seguros.

Analisando os perigos dos ataques adversariais em modelos de imagem e texto.

Um novo modelo melhora a detecção de vulnerabilidades usando dados positivos e não rotulados.

Analisando as ameaças à privacidade causadas pela coleta de dados em veículos inteligentes.

Ataques de timing representam riscos para softwares, revelando informações sensíveis através do tempo de execução.

Abordando a necessidade de sustentabilidade precisa em data centers.

Usando Aprendizado Federado pra melhorar o tratamento de SOP enquanto garante a privacidade das pacientes.

A Privacidade Diferencial em Nível de Usuário oferece uma abordagem melhor de privacidade no compartilhamento de dados.

Analisando modelos de controle de acesso e o papel da lógica formal em melhorar a segurança.

Explorando os avanços em redes quânticas para comunicação segura.

As táticas de phishing tão mudando com a evolução da tecnologia, trazendo novos riscos.

Essa pesquisa revela novos jeitos de identificar conteúdo quase duplicado em sites onion.

O aprendizado robusto garante que os modelos de machine learning permaneçam confiáveis, mesmo com manipulação de dados.