Neuste Artikel für Cyber-Sicherheit

Ein genauerer Blick auf Bestechungsangriffe, die Blockchain-Systeme bedrohen.

Architektonische Hintertüren stellen ernsthafte Sicherheitsrisiken in neuronalen Netzwerken dar und bleiben oft unentdeckt.

Eine neue Methode zur klaren und effizienten Verwaltung des Datenbankzugriffs.

Eine Studie hebt wichtige Methoden für effektive Anomalieerkennung in verschiedenen Bereichen hervor.

Neue Strategien ermöglichen es Trojaner-Angriffen, Erkennungsmethoden effektiv zu umgehen.

Untersuchen von Methoden zur Senkung der Zentralitätswerte und Reduzierung des Einflusses in Netzwerken.

Ein detaillierter Blick auf CyberMetrics Bewertung von KI- und menschlichen Experten in der Cybersicherheit.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit einem dezentralen Modell für Remote Attestation, das die Sicherheit verbessert.

Quantencomputing verbessert die sichere Mehrparteienberechnung, indem es Privatsphäre und Effizienz steigert.

NeuroBench standardisiert Gehirnwellen-Authentifizierungsstudien für verbesserte Sicherheitstechniken.

Ein neues Framework zielt auf Schwachstellen in Quantenklassifikatoren bei gegnerischen Angriffen ab.

Ein neues Modell verbessert das Verständnis der Sicherheit von Quantenkommunikation.

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

NU-HUNCC kombiniert innovative Techniken für sichere Nachrichtenübermittlung gegen sich entwickelnde Bedrohungen.

Ein frischer Ansatz zur Identifizierung von Spear-Phishing-Angriffen mithilfe fortschrittlicher Sprachmodelle.

Verstehen von unlernbaren Beispielangriffen durch Spieltheorie für besseren Datenschutz.

SafeCoder verbessert die Sicherheit von Code, der von Sprachmodellen erzeugt wird.

Ein System, das Sprachpräsentationsangriffe erkennt, verbessert die Sicherheit bei der Sprachbiometrie.

Neue Erkennungsmethode schützt intelligente Wechselrichter vor möglichen Cyberangriffen.

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

Seagull verbessert die Routing-Überprüfung und sorgt dabei für die Privatsphäre von Netzwerk-Konfigurationen.

Die Risiken und Auswirkungen von modifizierten Apps für Nutzer und Entwickler unter die Lupe nehmen.

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

Untersuchung der Anpassungsfähigkeit von Machine-Learning-Modellen in Intrusion-Detection-Systemen.

Die Kombination von föderiertem Lernen mit Datenschutztechniken schützt sensible Daten während des Trainings von Modellen.

Neue Methoden im föderierten Lernen schützen vor Angriffen und wahren dabei die Datensicherheit.

Lerne die Risiken von EM-SCA kennen und wie sie sich auf die digitale Sicherheit auswirken.

TSTEM verbessert die Cybersicherheitsbedrohungsanalyse durch automatisierte Datensammlung und -analyse.

Studie zeigt, dass Sprachmodelle bei einfachen Textmanipulationen Probleme haben.

Lerne, wie Fuzzing Schwachstellen in FPGA-Konfigurationen aufdecken kann, besonders bei Xilinx-Geräten.

Der Artikel untersucht die Datenschutzbedrohungen bei dezentralen Lernmethoden und die Taktiken möglicher Angreifer.

Ein Benchmark-Tool zur Verbesserung von Methoden zur Anomalieerkennung in Zeitreihen.

Forschung zeigt Schwächen in der Ganganalyse-Technologie von Smartphones.

Eine neue Methode zur Eindringungserkennung in drahtlosen Sensornetzwerken mithilfe von maschinellem Lernen.

Dieser Artikel untersucht die Bedrohung durch Hintertürangriffe auf Sprachmodell-Agenten.

SPML verbessert die Sicherheit von Chatbots, indem es die Eingaben der Nutzer überwacht und die Definitionen verfeinert.

Die Bedrohungen durch wahlloses Datenvergiften im selbstüberwachtem Lernen erkunden.

Eine Studie zeigt effektive Strategien zur Verbesserung des Threat Huntings in der Cybersecurity.

Untersuchen, wie das Feintuning das Risiko erhöht, sensible Trainingsdaten preiszugeben.

Studie untersucht zwei Trainingsmethoden für das Bewusstsein und die Reaktion auf Phishing.