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Md. Arifur Rahman
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新框架结合量子电路和差分隐私，实现安全数据聚类
研究人员推出了一种名为 Equivariant Quantum Clustering (EQC) 的新框架，旨在增强敏感数据集的隐私保护聚类。EQC 将量子电路与差分隐私相结合，利用参数高效的设计来维护数据机密性，同时提高分析性能。该框架在 NSL-KDD 等基准测试中表现出色，实现了高聚类准确率，并显著降低了成员推理攻击的成功率。
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新AI框架增强分布式系统网络安全
研究人员为分布式基础设施系统的网络安全分析开发了一个新框架。该框架利用联邦学习（FL）和可解释人工智能（XAI）来增强威胁检测能力，同时保护数据隐私。通过在本地训练模型并仅共享加密参数，该系统降低了通信开销和中心化安全风险。
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AI框架提升美国关键基础设施网络安全
研究人员开发了一个混合CNN-LSTM框架，以加强美国关键数字基础设施的网络安全。该AI驱动的系统旨在检测和预防传统方法难以识别的复杂网络威胁。该框架使用CSE-CIC-IDS2018数据集进行了评估，该数据集包含DDoS和僵尸网络等各种攻击场景，证明了识别恶意网络行为的准确性有所提高。