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A Privacidade Diferencial Local permite o compartilhamento seguro de dados enquanto protege as informações individuais dos usuários.

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Examinando a segurança do SHA-256 e técnicas recentes de descoberta de colisões.

Novos métodos híbridos melhoram a eficiência na fatoração de inteiros para criptografia.

Uma nova abordagem para garantir a privacidade enquanto mantém a utilidade do texto em modelos de PNL.

A comunicação quântica oferece transmissão de dados segura usando princípios da mecânica quântica.

Uma estrutura para verificação formal de algoritmos obliviosos para proteger dados sensíveis.

Um método pra comprimir imagens garantindo a segurança delas durante a transmissão.

Um novo sistema melhora o processamento de dados enquanto garante a privacidade do usuário e o uso eficiente dos recursos.

Pesquisadores estão explorando maneiras de proteger informações sensíveis em modelos de classificação de texto.

Explorando ataques de backdoor e métodos de redução de grafo em GNNs.

Um olhar sobre como a mecânica quântica melhora o compartilhamento seguro de informações.

Esse artigo fala sobre um novo método pra proteger dados confidenciais em aplicações de troca de mensagens.

Uma visão geral dos riscos de privacidade e estratégias para o uso responsável de IA.

Analisando ataques de inferência de membresia em modelos de previsão de séries temporais na saúde.

Uma olhada em métodos de comunicação segura para UAVs diante das ameaças crescentes.

Explorando como a blockchain pode aumentar a confiança e a eficiência em estudos clínicos.

Este estudo analisa métodos de marca d'água para texto gerado por máquinas e a eficácia deles contra ataques de remoção.

Usando drones pra comunicação segura em emergências.

Uma estrutura pra usar modelos de linguagem direto no smartphone pra serviços seguros e personalizados.

Analisando vulnerabilidades em modelos de linguagem clínica e como isso afeta a segurança dos pacientes.

Aprenda como proteger dados CSV com assinaturas digitais.

Explorando a importância da segurança e do feedback dos usuários em apps de pagamento.

Analisando as vulnerabilidades de modelos leves contra ataques adversariais.

Novas ideias sobre classificadores robustos melhoram a capacidade deles de resistir a ataques.

Um novo framework melhora a segurança e a eficiência no aprendizado de máquina distribuído.

BoostCom acelera tarefas de comparação em FHE, melhorando a eficiência para dados criptografados.

Esse novo método melhora a segurança da comunicação através de antenas ajustáveis em redes sem fio.

Uma olhada na aprendizagem federada combinando privacidade diferencial e blockchain pra segurança de dados.

Um novo framework controla o aprendizado em contexto pra evitar o uso indevido em modelos de IA.

Esse estudo mostra como ataques não adversariais impactam algoritmos de incorporação de grafos de conhecimento.

Um design prático pra garantir a segurança das aplicações de LLM baseado nos papéis dos usuários.

Um design unificado de TEE melhora a colaboração entre CPU e NPU para computação segura.

Apresentando o HO-FMN pra avaliar melhor a robustez de modelos de machine learning contra ataques adversariais.

Explorando os benefícios e avanços em sistemas de comunicação quântica usando emaranhamento.

Este artigo fala sobre a importância dos algoritmos de hashing na tecnologia blockchain.

Analisando a vulnerabilidade das redes neurais a pequenas mudanças nos dados de entrada.

Pesquisa revela novos algoritmos que melhoram a segurança da criptografia RSA através de técnicas de fatoração mais eficientes.

Um novo método tem como objetivo proteger o aprendizado semi-supervisionado contra ameaças de backdoor.