Informática - Criptografia e segurança

Um olhar mais de perto sobre as práticas de coleta de dados e os direitos de privacidade dos usuários.

TorKameleon aumenta a anonimidade do usuário ao mascarar o tráfego dentro de streams de mídia normais.

Um novo método melhora a identificação de produtos pra combater a falsificação.

Analisando a necessidade de transparência em sistemas de segurança de rede.

Um jeito novo de criar honeypots personalizados pra lutar contra ameaças cibernéticas.

Uma nova abordagem pra proteger os dados dos usuários em análises de streaming.

O CosDefense filtra atualizações prejudiciais, protegendo o desempenho do aprendizado federado.

Um novo método para análise de dados segura entre provedores.

Dados antigos em FPGAs podem representar sérias ameaças de segurança na computação em nuvem.

Novo conjunto de dados melhora a detecção de vulnerabilidades de software usando deep learning.

Ataques DQoS ameaçam a qualidade do streaming de vídeo em sistemas de edge-cloud ao aumentar a latência.

Estudo revela como dispositivos e a apresentação de links afetam os riscos de phishing.

Métodos eficazes de detecção de malware são essenciais para a segurança de redes IoT.

Máquinas de Casca Afinada do Kernel protegem a privacidade individual enquanto permitem o aprendizado de dados.

Uma abordagem multimodal melhora a detecção de ameaças cibernéticas em infraestruturas críticas.

Analisando como os sistemas de navegação podem continuar eficazes em meio a atrasos de dados.

Um novo método melhora o monitoramento de dispositivos enquanto protege a privacidade do usuário.

O design do cache MIRAGE levanta preocupações em meio às ameaças de segurança em evolução.

Estudo avalia quão bem os apps Android seguem a lei de privacidade da Califórnia.

Uma análise profunda da eficácia e avaliação dos métodos de anonimização de dados biométricos.

O Fedbot melhora o suporte ao cliente enquanto mantém os dados dos usuários seguros.

Protocolos inovadores para identificar conteúdo prejudicial enquanto garantem a privacidade do usuário.

Verificando uso não autorizado de imagens faciais pra treinar modelos.

Analisando como ataques adversariais impactam modelos de segmentação e explorando possíveis defesas.

Aumentando a proteção de sistemas criptografados contra acesso não autorizado.

Uma abordagem híbrida melhora a forma como os problemas de segurança do processador são testados.

Explorando a importância da correção de erros na criptografia pra segurança dos dados.

Entendendo ataques por backdoor e seus efeitos nas Redes Neurais Gráficas.

Preocupações aumentam sobre a segurança das imagens com os avanços na tecnologia de IA.

Um estudo sobre a eficácia de ferramentas de segurança automatizadas em finanças descentralizadas.

O método EZClone revela vulnerabilidades nas arquiteturas DNN, o que traz riscos para a segurança.

Um novo sistema de carteira oferece várias camadas de proteção pra manter os ativos seguros.

Um novo modelo melhora a identificação de usuários em diferentes dispositivos com técnicas de gráficos avançadas.

O framework GUIDED oferece um desaprendizado eficiente para dados de grafo, melhorando a proteção da privacidade.

Descubra como IoT e aprendizado de máquina podem transformar o atendimento ao paciente e a segurança dos dados.

Novos métodos pra detectar imagens falsas usando reconhecimento da íris.

Uma nova técnica garante a privacidade dos dados em aprendizado de máquina colaborativo.

A pesquisa apresenta um novo protocolo pra melhorar o compartilhamento seguro de dados a longas distâncias.

Um novo protocolo melhora a privacidade e a eficiência no aprendizado federado.

Uma estrutura pra testar a segurança de sistemas em tempo real contra ataques cibernéticos.