Neuste Artikel für Schwachstellen

Risiken in gemeinsamen Zuständen von AR-Anwendungen untersuchen und Möglichkeiten zur Verbesserung der Sicherheit finden.

Ein neues Framework verbessert die Schwachstellenerkennung in der eingebetteten Netzwerkkommunikation.

Die Gefahren durch gegnerische Angriffe auf Bild- und Textmodelle untersuchen.

Timing-Angriffe stellen Risiken für Software dar, indem sie sensible Informationen durch die Ausführungszeit offenbaren.

Forschung zeigt, dass vortrainierte Modelle effektiv dabei helfen, Software-Schwachstellen zu beheben.

Eine Studie über Schwachstellen im IoT-Code, die online gefunden wurde, zeigt Sicherheitsrisiken auf.

Lern, wie man Software vor Seitenkanalangriffen mit automatisierten Tools schützt.

Zeal verbessert den Datenschutz und vereinfacht gleichzeitig das Teilen und Speichern.

Die Effektivität von ChatGPT bei der Identifizierung von Schwachstellen im Python-Code erkunden.

Überprüfung der Sicherheitslücken in EdDSA-Digitalunterschriften.

Dieser Artikel untersucht Remote-Code-Ausführungsanfälligkeiten in LLM-Frameworks und schlägt Schutzmassnahmen vor.

Lerne, wie Programmvarianten die Sicherheit von WebAssembly gegen Schwachstellen verbessern können.

Ein neues Rahmenwerk soll die Erfassung und das Verständnis von Softwareanfälligkeiten verbessern.

Ein neues Framework, um Schwachstellen in Smart Contracts zu erkennen und zu beheben.

VulnSense nutzt fortschrittliche Methoden, um Schwachstellen in Ethereum-Smart Contracts zu erkennen.

Ein Blick auf die Schwachstellen von Smart Contracts und die Rolle der Intervallanalyse.

Ein neues Framework kombiniert CodeBERT und GNNs für eine bessere Schwachstellenerkennung in Software.

Die Forschung untersucht die Schwachstellen und den Patch-Prozess in der Golang-Entwicklung.

WebAssembly macht Web-Apps schneller, bringt aber auch Sicherheitsbedenken mit sich.

Ein neues Tool soll die Sicherheit in der Entwicklung von Open-Source-Software verbessern.

Neues Framework verbessert die Erkennung von Softwareanfälligkeiten mit innovativen Techniken.

Neue Methoden zielen darauf ab, KI-Modelle mit optimierten Strategien vor Angriffen zu schützen.

Die Risiken der Integration von Foundation Models in föderierte Lernsysteme untersuchen.

KI nutzen, um die Analyse und Sicherheit von smart contracts zu verbessern.

Das Erkennen versteckter Fehler verbessert die Vorhersage von Softwareanfälligkeiten und Sicherheitspraktiken.

Die Sicherheit von Software verbessern, indem man wiederkehrende Programmierfehler in Open-Source-Projekten identifiziert.

Dieser Artikel beschreibt eine Methode zur Bewertung von Sicherheitsrisiken in DLT-Anwendungen.

Ein neues Dataset verbessert die Schwachstellenerkennung in Open-Source-Software für mehr Sicherheit.

Dieser Artikel behandelt die Rolle von SATD in der Softwaresicherheit.

Diese Forschung hebt die Herausforderungen hervor, LLM-Ausgaben mit menschlichen Werten in Einklang zu bringen.

Neue GPU-Sicherheitslücke sorgt für Bedenken bei Maschinenlern-Anwendungen.

Instiller verbessert das Fuzz-Testing von CPUs mit effizienten Techniken und besserer Fehlersuche.

Analyzieren, wie Red-Teaming die KI-Sicherheit verbessern und potenzielle Risiken angehen kann.

Die Rolle von LLMs in der Verbesserung der Cybersicherheit und ihr mögliches Missbrauchspotenzial erkunden.

Diese Arbeit untersucht, wie LLMs die Schwachstellenerkennung im Java-Code verbessern.

Eine Erkundung der Herausforderungen und Strategien zur Verbesserung der Software-Sicherheit.

Überprüfung von Schwachstellen und Sicherheitsstrategien für LLM-gesteuerte wissenschaftliche Agenten.

Erforschen, wie Unternehmen mit sicherer Softwareentwicklung in einer sich ständig wandelnden digitalen Landschaft umgehen.

Ein neues Tool hilft dabei, Reentrancy-Schwachstellen in Smart Contracts effektiver zu erkennen.

Ein neues Framework zielt auf Cloud-Sicherheitsrisiken mit verbessertem Zugriffsmanagement ab.