BlindexTEE 是一種基於 AMD SEV-SNP 技術的資料庫代理,透過端到端加密和盲索引技術,在保護使用者資料安全性的同時,兼顧資料庫管理系統的高效查詢能力。
本文提出了一種新的幾何概念「敏感度空間」,並以此為基礎,透過隨機緊度、熵和條件變異數三種方法比較 K-範數機制,以優化差分隱私機制的效能。
本文探討如何將 BPMN(商業流程模型與標記法)圖表轉換為隱私演算,以建立一個能驗證軟體是否符合隱私政策的正式框架。
本文提出了一種基於賽局理論的安全控制選擇方法,通過模擬安全分析師和攻擊者之間的博弈,幫助分析師選擇最有效的安全控制組合來應對預期的攻擊者行為。
本文提出了一種基於 LiRA 攻擊成功率 (ASRM) 的方法,用於校準差分隱私機器學習模型的實際隱私風險,並探討了透過特徵遮罩技術降低 ASRM 並提高模型效用的方法。
本文提出了一種名為 SCGNet 的新型深度學習架構,用於網路入侵偵測和入侵類型分類,並在 NSL-KDD 數據集上取得了顯著成果。
本文旨在探討基於權杖的身分管理在分散式雲端環境中的應用,並提出一個解決方案,以減少內部服務之間的冗餘通信,並透過分離登入和權限權杖來簡化權杖驗證和使用者授權。
本文介紹 FlowFusion,這是一個自動模糊測試框架,專為偵測 PHP 解譯器中的記憶體錯誤而設計,透過資料流融合技術,結合現有測試案例以產生更複雜的測試情境,進而發現潛在的記憶體錯誤。
本文提出一個基於深度學習的友善干擾框架,在不完美甚至缺乏合法信道狀態資訊的情況下,有效抵禦竊聽攻擊,並同時最大化保密率和最小化區塊錯誤率。
本文提出了一種基於二面體群的 Halidon 群環的新型 RSA 密碼系統,並探討其在安全通訊方面的應用。