Parrella, Giuseppe

Parrella, Giuseppe  

Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione ed Elettrica e Matematica applicata/DIEM  

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Titolo Data di pubblicazione Autore(i) File
Evaluating Large Language Models for Vulnerability Detection Under Realistic Conditions 1-gen-2025 Carletti, Vincenzo; Foggia, Pasquale; Mazzocca, Carlo; Parrella, Giuseppe; Vento, Mario
GUIDE: Enhancing Gradient Inversion Attacks in Federated Learning with Denoising Models 1-gen-2026 Carletti, Vincenzo; Foggia, Pasquale; Mazzocca, Carlo; Parrella, Giuseppe; Vento, Mario
Leveraging Open-Source LLMs for Zero-Shot Vulnerability Detection: A Comparative Analysis 1-gen-2025 Capuano, N.; Carletti, V.; Foggia, P.; Parrella, G.; Vento, M.
On the Detectability of Active Gradient Inversion Attacks in Federated Learning 1-gen-2026 Carletti, Vincenzo; Foggia, Pasquale; Mazzocca, Carlo; Parrella, Giuseppe; Vento, Mario
SoK: Gradient Inversion Attacks in Federated Learning 1-gen-2025 Carletti, Vincenzo; Foggia, Pasquale; Mazzocca, Carlo; Parrella, Giuseppe; Vento, Mario