Neuste Artikel für Cyber-Sicherheit

Eine Methode zum Sichern von Bildern durch fortgeschrittene Verschlüsselungstechniken.

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

Diese Studie konzentriert sich darauf, schädliche Trojaner in grossen Sprachmodellen mit Filtertechniken zu entfernen.

Ein Blick auf modulare Frameworks in der Entwicklung von Tools zur binären Analyse.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Sicherheit in dezentralen Finanzprotokollen.

Hintertüren in ML-Modellen stellen ernsthafte Bedrohungen für Finanzen und Gesundheitswesen dar.

Eine detaillierte Analyse von Bugs in Solidity-Compilern und deren Auswirkungen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Eindringungserkennung mit Machine Learning.

Ein Blick auf die Rolle von KI beim sicheren Programmieren, während wir uns 2030 nähern.

Ein neues Framework verbessert die Interaktionen mit Passwortmanagern für sichereren Online-Zugang.

Erkunde die Grundlagen des Föderierten Lernens und seine Bedeutung für den Datenschutz.

Ein neues Framework bewertet Methoden zur Anonymisierung biometrischer Daten, um die Privatsphäre zu verbessern.

Neue Methoden zielen darauf ab, Machine-Learning-Modelle gegen Backdoor-Bedrohungen abzusichern.

Die Rolle von Red Teaming beim Testen von KI-Systemen auf Risiken untersuchen.

Eine Studie zeigt Sicherheitslücken in beliebten mobilen Zahlungs-Apps.

Soziale Medien nutzen, um die Cybersicherheit von Fahrzeugen zu verbessern und neuen Bedrohungen entgegenzuwirken.

Eine Studie über das Unterrichten von Cybersicherheit in Programmierkursen.

Die Vorteile von Federated Learning zur Anomalieerkennung in IoT-Netzwerken erkunden.

Studie zeigt, wie 5G-Datenmuster die Aktivitäten von Nutzern offenbaren können.

Neue Modelle helfen Entwicklern, aber Hintertürangriffe stellen ernsthafte Sicherheitsrisiken dar.

Ein Blick auf die Herausforderungen und Lösungen von Datenschutz und Integrität beim föderierten Lernen.

Eine neue Methode kombiniert LLMs mit traditionellen Zerlegetechniken für eine effektive Analyse.

Datenverunreinigung bekämpfen für bessere Cybersicherheit und Anomalieerkennungssysteme.

Die Kombination von neuronalen Netzwerken mit Kryptografie verbessert sichere Kommunikationsmethoden.

Wir stellen HO-FMN vor, um die Bewertung der Robustheit von Maschinenlernmodellen gegen adversarielle Angriffe zu verbessern.

Forschung hebt die Robustheit von Modellen und Verteidigungen im dezentralen föderierten Lernen hervor.

Neue Methoden gehen Risiken für die Privatsphäre bei der Vorhersage von menschlichen Bewegungsdaten an.

Die digitale Wende und ihre Auswirkungen auf die maritime Cybersicherheit erkunden.

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

Neue Methoden verbessern Black-Box-Angriffe mit unbeschrifteten Daten für maschinelles Lernen.

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

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Sicherheit im föderierten Lernen gegen Backdoor-Angriffe.

Entdecke die Rolle der Quantenauthentifizierung bei der Verbesserung der digitalen Sicherheit.

Innovative Methode verbessert die IoT-Sicherheit mit Hilfe von künstlichem Rauschen und Rate-Splitting-Techniken.

Gemischte Realität nutzen, um Drohnen-Tests gegen Datenangriffe zu verbessern.

Ein Blick auf kollektive Remote-Bestätigung und ihren Einfluss auf die Sicherheit von IoT-Geräten.

Neue Protokolle verbessern die Sicherheit und Effizienz bei quanten digitalen Signaturen.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit von Deep-Learning-Modellen gegen versteckte Bedrohungen.

Neue Ansätze zur Verbesserung der DRAM-Sicherheit gegen Rowhammer-Bedrohungen erforschen.

In diesem Artikel geht's darum, wie man die Entscheidungsprozesse von Agenten privat halten kann.