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Lerne, wie du Brute-Force-Angriffe erkennen und verhindern kannst, durch praktische Trainingsszenarien.

Studie zeigt, dass Studis auf dem Campus besser auf QR-Code-Betrügereien aufpassen sollten.

Dieser Artikel untersucht neue neuronale Netzwerkmodelle, um menschliches Entscheidungsverhalten in der Cybersicherheit zu verstehen.

Ein neues Framework soll die Sicherheit von IoT-Geräten gegen Seitenkanalbedrohungen stärken.

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

Maschinelles Lernen bietet neue Methoden für schnellere und genauere Erkennung von Cybersecurity-Bedrohungen.

Dieser Artikel behandelt die Sicherheitsherausforderungen und Testmethoden für 5G-Netzwerke.

Erfahre, wie Sicherheitsmassnahmen kritische Infrastrukturen vor steigenden Cyberangriffen schützen.

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

Eine Studie, die maschinelles Lernen-Modelle vergleicht, um Schwachstellen in C/C++-Code zu bewerten.

Dieser Artikel beleuchtet die Schwächen von multimodalen Modellen gegenüber verschiedenen Angriffsarten.

Die Auswirkungen von Vorurteilen auf Cybersecurity-Investitionen und Verteidigungsstrategien erkunden.

Überprüfung automatisierter Methoden zur Identifizierung von Softwareanfälligkeiten und deren Zuverlässigkeit.

Erforschen, wie Blockchain die Sicherheit von grossen Sprachmodellen verbessern kann.

Erforschen von Quantenlokaler Differentialprivatsphäre zum Schutz von quanten Daten.

Die Bedrohungen durch Angriffe von Gegnern im Bereich der medizinischen Bildgebung erkunden.

Das MAARS-Framework verbessert die Sicherheit zeitkritischer Aufgaben in cyber-physikalischen Systemen.

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

Active Directory-Angriffe sind echt gefährlich. Finde heraus, wie du sie erkennst und darauf reagierst.

Ein neues Werkzeug verbessert die Erkennung von fortgeschrittenen, anhaltenden Bedrohungen in der Cybersicherheit.

Diese Studie untersucht die Datenschutzunterschiede zwischen dezentralem und zentralisiertem föderierten Lernen.

MALT verbessert die Effizienz und den Erfolg von adversarialen Angriffen bei Bildklassifizierungsmodellen.

Dieser Artikel untersucht Methoden, um Bildqualitätsysteme vor feindlichen Angriffen zu schützen.

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

Ein Framework verbessert die Sicherheit in vernetzten Fahrzeugen und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer.

Diese Studie untersucht die Effektivität von Clean-Label-Physischen Backdoor-Angriffen in tiefen neuronalen Netzwerken.

Entdecke die neuesten Verbesserungen in der Regex-Funktionalität und -Performance.

Lerne, wie Programmverifikation die Zuverlässigkeit von Software in kritischen Branchen sicherstellt.

Eine neue Methode sorgt für sicheres Namensmatching und schützt dabei sensible Daten.

Die Herausforderungen und Fortschritte in der Kryptographie durch Quantencomputing unter die Lupe nehmen.

Dieser Artikel behandelt eine Methode, um Hintertüren während des Trainings in neuronale Netzwerke einzuführen.

Die Bedrohungen durch autonome Sprachmodell-Agenten und ihre Schwächen untersuchen.

Eine neue Methode zur datenschutzkonformen Dichteschätzung mit stabiler Listen-Dekodierung.

Erfahre, wie Anomalieerkennung die Sicherheit in IoT-Systemen im Gesundheitswesen verbessert.

Ein neues Verfahren verbessert den Schutz von IC-Designs durch effizientes Watermarking.

Ein Blick auf die Schwächen von LLMs und Strategien zur Verbesserung.

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

Eine neue Methode zielt darauf ab, die Zuverlässigkeit des Stromnetzes mit fortschrittlicher Prognose und lokalen Märkten zu erhöhen.

Dieses Papier untersucht die Effektivität der aktuellen Methoden zur Verifizierung von maschinellem Vergessen.

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