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Entdecke die Auswirkungen von zurückgestreuten Seitenkanalangriffen auf die Gerätesicherheit und Verteidigung.

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ADVENT erkennt Angriffe in VANETs und sorgt so für sichereren Transport durch effizientes Monitoring in Echtzeit.

Neue Methode verbessert Textklassifizierer, indem sie irreführende mehrsprachige Beispiele generiert.

Dieser Artikel bespricht die Rolle von automatisierten Systemen beim Schutz von IT-Infrastrukturen.

Neues Framework verbessert die Erkennung von Softwareanfälligkeiten mit innovativen Techniken.

Lern was über Zero Trust-Sicherheit und ihren Einfluss auf die Sicherheit von Organisationen.

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

T5LLMCipher zeigt vielversprechende Ergebnisse dabei, KI-generierte Inhalte effektiv zu identifizieren.

Diese Studie analysiert, wie effektiv Jailbreak-Prompts bei Sprachmodellen sind.

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

Lerne, wie q-Digests Daten zusammenfassen und dabei Sicherheit und Privatsphäre gewährleisten.

Ein neues System soll die Mustererkennung in grossen Protokolldatenbanken verbessern.

Die Risiken von Jailbreak-Angriffen auf grosse Sprachmodelle untersuchen.

CleanSheet fördert Modelldiebstahl, ohne die Trainingsprozesse zu ändern.

Phishing-Methoden entwickeln sich mit KI weiter und bringen neue Risiken für Unternehmen mit sich.

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

Ein neuer Ansatz verbessert die Autosicherheit durch effiziente Einbruchserkennungssysteme.

Neue Methoden verbessern die Sicherheit der Zeitsynchronisation gegen Verzögerungen durch Cyberangriffe.

PuriDefense verbessert die Sicherheit von Machine-Learning-Modellen gegen Black-Box-Angriffe effektiv und effizient.

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.

Erforsche, wie Fuzzy-Logik die Sicherheitsbewertung von Angriffsbäumen verbessert.

Diese Forschung verbessert die Eindringungserkennung mit Hilfe von Machine-Learning-Techniken für eine bessere Cybersicherheit.

Zukünftige Monitore verbessern die Zuverlässigkeit von Smart Contracts, indem sie zukünftige Transaktionen berücksichtigen.

Lerne, wie WAVAE die Anomalieerkennung in zeitlichen Daten verbessert.

Ein Blick auf die Sicherheitsrisiken, denen IoT-Geräte ausgesetzt sind, die durch maschinelles Lernen unterstützt werden.

Ein neues Framework verbessert die Anomalieerkennung in grafischen Daten mithilfe von aktiven Lerntechniken.

Untersuchen, wie Leute auf Phishing-E-Mails reagieren.

Simulation und Ereignisanalyse für die Softwarevalidierung kombinieren.

MORPH passt Malware-Erkennungssysteme an sich entwickelnde Bedrohungen an, und das mit weniger manuellem Aufwand.

Dieser Artikel behandelt die Rolle von SATD in der Softwaresicherheit.

Entdecke SCORPION, einen dynamischen Cyber Range für Cybersicherheitstraining und Kompetenzentwicklung.

Ein System zur Automatisierung der Überwachung von illegalen Aktivitäten im Dark Web.

Ein neuer modularer Ansatz verbessert die Effizienz und Genauigkeit beim Identifizieren von Cyberangreifern.

Die Risiken von Lieferkettenangriffen in der aktualisierten Strominfrastruktur erkunden.

Lern, wie Universelle Komponierbarkeit und andere Theorien die kryptografische Sicherheit verbessern.

Hybride homomorphe Verschlüsselung bietet Lösungen für Privatsphäre bei der Datenanalyse.

Studieren der gegnerischen Auswirkungen auf automatisierte Aktienhandelsagenten in wettbewerbsintensiven Märkten.

TransTroj verbessert Backdoor-Angriffe, steigert die Effektivität und Widerstandsfähigkeit gegen Entdeckung.