QRNGs usam mecânica quântica pra verdadeira aleatoriedade, que é essencial pra comunicação digital segura.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Explorando a integração de TEEs e coprocessadores de segurança pra uma proteção de dados melhor.
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Aprenda métodos para proteger PII enquanto usa Modelos de Linguagem Grande.
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Um novo método pra proteger modelos generativos contra roubo físico e funcional.
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FedSMOO melhora o aprendizado federado ao lidar com a diversidade de dados e problemas de comunicação.
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Uma olhada em métodos pra proteger e lucrar com prompts de IA.
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Um novo método certifica as previsões de redes neurais sob várias mudanças de imagem.
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Novos métodos melhoram a eficiência da criptografia para aplicações de aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora as defesas de redes neurais contra ataques adversariais.
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Explorando estratégias pra melhorar modelos de aprendizado de máquina contra ataques de dados ruins.
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Novo framework aumenta a confiança nos dados de IoT autenticando dispositivos pela performance do hardware.
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Um olhar sobre a importância de proteger dados sensíveis no armazenamento em nuvem.
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Um novo framework integra técnicas de privacidade e robustez para um aprendizado de máquina confiável.
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Esse artigo examina questões de privacidade em IA incorporada através de métodos de inversão de gradiente.
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Esse artigo analisa a varredura do lado do cliente e suas implicações para a privacidade e segurança.
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Novos métodos pra avaliar riscos de privacidade em redes sociais, considerando conexões distantes.
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Analisando o equilíbrio entre privacidade e justiça em modelos de aprendizado federado.
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RowPress traz novos riscos para a segurança dos dados em sistemas DRAM modernos.
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Esse artigo fala sobre métodos pra proteger a privacidade em machine learning mudando dados de texto.
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Um novo framework combina aprendizado federado e blockchain pra melhorar a proteção de dados.
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Estudo revela fraquezas críticas em autoencoders generativos em relação a ataques adversariais.
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