Neuste Artikel für Schwachstellen

Ein Blick auf Schwachstellen und Lösungen für Deep-Learning-Systeme.

Ein neuer Ansatz kombiniert Wissen und Technologie, um die Erkennung von Softwareanfälligkeiten zu verbessern.

Dieses Papier stellt einen Rahmen vor, um Schwachstellen in grossen Sprachmodellen zu bewerten.

Neue Methoden verbessern Vorhersagen, indem sie sich auf die Funktionalität des Codes statt auf Variablennamen konzentrieren.

Dieses Papier untersucht Risiken und Wartungsprobleme mit Chrome-Erweiterungen.

Eine Studie zur Bewertung der Wirksamkeit von LLMs bei der Erkennung von Schwachstellen in Android-Apps.

Eine Studie zur Verbesserung der Codesicherheit, die von KI-Modellen erzeugt wird.

Maschinenlernmodelle und neue Datensätze erforschen, um die Sicherheit zu verbessern.

Eine Analyse der Entwicklerreaktionen auf die Log4j-Sicherheitslücke und ihre Praktiken.

AFPNet bietet eine verbesserte Erkennung von Schwachstellen in Smart Contracts mithilfe von Deep-Learning-Techniken.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Sicherheit in dezentralen Finanzprotokollen.

Eine Studie zeigt Sicherheitslücken in beliebten mobilen Zahlungs-Apps.

Eine neue Methode, um Datenschutzmechanismen im maschinellen Lernen zu vergleichen.

Die Schwachstellen im Code, der von Sprachmodellen generiert wird, erkunden.

CEIPA hilft dabei, Schwachstellen in grossen Sprachmodellen aufzudecken, um deren Sicherheit zu verbessern.

Die Auswirkungen sozialer Faktoren auf die Gesundheit während Ausbrüchen von Infektionskrankheiten verstehen.

Die Sicherheitsaspekte von WebAssembly und seine Schwachstellen untersuchen.

KI nutzen, um Schwachstellenbewertungen in medizinischen Geräten zu verbessern.

FuzzTheREST verbessert das Fuzzy-Testing für RESTful APIs und findet effizient Schwachstellen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Sicherheit in Smart Contracts mit neuer Technologie.

Eine neue Methode zeigt versteckte Web-Cache und deren Schwachstellen mithilfe von Zeitanalysen.

Lern, wie Penetrationstests Unternehmen vor Insider-Bedrohungen schützen können.

Diese Studie stellt eine Methode vor, um das Nachverfolgen von Sicherheitspatches zu verbessern.

CSLS konzentriert sich auf den Code-Aufbau, um bessere Schwachstellenerkennung zu ermöglichen.

Eine Übersicht über Machine-Learning-Methoden zur Erkennung von Schwachstellen in Ethereum Smart Contracts.

Eine Methode, um Schwächen in Sprachmodellen zu finden und zu verstehen, damit sie zuverlässiger werden.

Diese Studie kategorisiert Schwachstellen in Mikrodiensten, um Sicherheitsmassnahmen zu verbessern.

Erfahre mehr über die Risiken von Smart Locks und wie du deine Sicherheit verbessern kannst.

Schadhafte Untertiteldateien können die Geräte der Nutzer über beliebte Mediaplayer gefährden.

Analyse von Schwachstellen in beliebten Code-Vervollständigungstools und deren Auswirkungen auf Entwickler.

Studie zeigt Fortschritte bei der Erkennung von Softwareanfälligkeiten mit spezialisierten Klassifikatoren.

Grössere Sprachmodelle zeigen eine höhere Anfälligkeit für schädliche Datenverhalten.

Einsatz von Sprachmodellen zur Verbesserung von Datensätzen zur Schwachstellenerkennung.

Digitale Zwillinge helfen Flughäfen, ihre Verteidigung gegen wachsende Cyber-Bedrohungen zu stärken.

Lerne, wie LLMs die Erstellung von Angriffsdiagrammen in der Cybersicherheit verändern.

Diese Studie bewertet, wie gut LLMs Schwachstellen in verschiedenen Programmiersprachen finden können.

Quanten-Maschinenlernen nutzen, um die Analyse von Cybersicherheitsanfälligkeiten zu verbessern.

Eine Umfrage hebt wichtige Sicherheitspraktiken und Hindernisse hervor, auf die Entwickler von mobilen Apps stossen.

Ein neuer symbolischer Ausführungsengine verbessert die Wasm-Binäranalyse für mehr Sicherheit.

Vulseye verbessert die Sicherheit von Smart Contracts durch gezieltes Fuzz-Testing und Analysen.