コンピューターセキュリティとプライバシー

Accedi

approfondimento - コンピューターセキュリティとプライバシー

プラットフォームの内部ポリシーでは非同意的な親密なメディアを効果的に削除できず、法的な規制が必要である。

差分プライバシーは、個人情報を保護しつつデータの有用性を維持する強力な枠組みであるが、理論と実践の間には多くの課題が存在する。プライバシーポリシーの策定にあたっては、これらの課題を十分に理解し、状況に応じた適切な判断を下す必要がある。

OSINT クリニックを通じて、学生が公開情報のみを使用して脆弱性評価を行うことで、技術的および協調的な課題に取り組み、AI の活用によってこれらの課題に対処する。

機械学習ベースのファイルトラップ選択手法を用いることで、ランサムウェア攻撃時のファイル損失を最小限に抑え、早期検出を実現できる。

ネットワークブートLinuxシステムにおいて、サーバークライアントの ID 認証、機密性、イメージの信頼性を確保することが重要である。

本論文は、ブロックチェーン、サイバーNFT、機械学習アルゴリズムを組み合わせた分散型の侵入検知システムの概念を提案する。

多人数参加型VRアプリケーションにおいて、アバターの動作情報を悪用することで、ユーザーの入力秘密情報を遠隔から推測することができる。

ソフトウェアログには機密情報が含まれる可能性があり、プライバシーの保護が重要である。本研究では、規制、学術文献、業界の視点から、ログ内の機密情報を特定し、効果的な保護方法を明らかにする。

ブロックチェーン技術とファジー・コミットメントを組み合わせることで、生体認証データの保護と分散型認証の実現が可能となる。

一般的なウェブエージェントは、悪意のある環境注入攻撃によってユーザーのプライバシー情報を漏洩させる可能性がある。

Chi Siamo

Prodotti | Risorse

Approfondimenti