Новое исследование показывает, как машинное обучение и анализ данных помогают прогнозировать серьезность уязвимостей «нулевого дня», что критически важно для эффективного управления рисками.
Новый подход позволяет автоматически переводить требования, выраженные естественным языком, в формальную логику, что открывает возможности для надежной проверки систем с элементами неопределенности.
Новый метод водяных знаков, основанный на хаотических последовательностях, призван обеспечить надежную защиту интеллектуальной собственности в области глубокого обучения.
Новый алгоритм SEAL позволяет повысить точность и обобщающую способность моделей при федеративном обучении на разнородных графовых данных.
Новая модель на основе больших языковых моделей позволяет анализировать тексты и выявлять скрытые человеческие ценности, открывая возможности для понимания мотиваций и убеждений.