Neuste Artikel für Cyber-Sicherheit

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

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

Eine neue Methode trainiert Codemodelle effektiv, ohne auf Symbole angewiesen zu sein.

Verstehen der Risiken und Lösungen zum Schutz essenzieller Dienstleistungen.

Ein System, das den Kommunikationsverkehr überwacht, um die Sicherheit von Fahrzeugen zu verbessern und gegen Bedrohungen zu schützen.

Diese Studie bewertet Methoden des maschinellen Lernens zur Verbesserung von Intrusionserkennungssystemen.

Die Sicherheitsherausforderungen beim Prompt Engineering mit LLMs erkunden.

Ein Blick auf Rekonstruktionsangriffe und deren Einfluss auf den Datenschutz im maschinellen Lernen.

Ein neuer Ansatz zur Erkennung von Anomalien mithilfe von Breakpoints in Zeitreihendaten.

Lerne was über Bedrohungsmodellierung und wie wichtig sie für das Sicherheitsmanagement in Unternehmen ist.

Fake Lebensläufe manipulieren Jobplattformen und schaden Unternehmen sowie Suchenden.

Bewertung der Effektivität von GNN gegen Sicherheitsrisiken in integrierten Schaltkreisen.

Eine Studie über die Verwendung von DistilBERT zur effektiven Erkennung von Phishing-E-Mails.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Effizienz bei digitalen Kriminaluntersuchungen.

Die Herausforderungen und Lösungen im Bereich des kollaborativen maschinellen Lernens für mehr Datenschutz und Sicherheit.

Erforschen, wie generative KI die Kommunikationssicherheit verbessern und auf neue Bedrohungen reagieren kann.

Ein Weg, um Backdoor-Probleme in Foundation-Modellen zu beheben, ohne die Funktionalität zu verlieren.

Diese Studie zeigt, was Angreifer über Angriffe gegen Bildverarbeitungsmodelle wissen.

Umgang mit Datenschutzbedenken in Systemen, die sensible Daten verwalten.

Ein neuer Cache-Angriff nutzt Austauschrichtlinien aus, um sensible Informationen preiszugeben.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Malware-Erkennung durch chunk-basierte Analyse.

Ein neuer Ansatz, um die Sicherheit von Sprachmodellen zu verbessern, ohne umfangreiches Neutraining.

Sichere verstreute Speicher schützen Dateninhalte und Zugriffs-Muster effektiv.

Neue Methoden zum Schutz sensibler Daten vor unbefugtem Zugriff in der maschinellen Lerntechnik.

Umgang mit Datenschutzbedenken im maschinellen Lernen mit effektiven Techniken.

Generative Suchmaschinen haben Probleme mit gegnerischen Fragen, was die Genauigkeit beeinträchtigt.

Ein neues System verbessert die Erkennung von Internet-Routing-Anomalien mithilfe von BGP-Semantik.

Eine neue Methode verbessert die Phishing-Erkennung und das Benutzerverständnis.

Ein Blick darauf, wie Deep Learning die Eindringungserkennungssysteme verbessert.

FedReview verbessert das föderierte Lernen, indem schädliche Modellupdates abgelehnt werden.

Methoden zur Verbesserung der Systemgenauigkeit trotz Fehlinformationen und Störungen.

Die Erkundung der Datenschutz- und Sicherheitsrisiken, die mit grossen Sprachmodellen verbunden sind.

Ein neuer Ansatz mit Rückübersetzung soll Sprachmodelle vor schädlichen Eingaben schützen.

Eine frische Perspektive, um versteckte Bedrohungen im Hardware-Design zu finden.

Quanten-Null-Wissen-Beweise könnten verändern, wie wir Online-Privatsphäre und Sicherheit gewährleisten.

Wir müssen die Sicherheit für Industrie- und Weltraumsysteme gegen moderne Bedrohungen verbessern.

Ein Blick auf Techniken zur Komplexitätsbewertung von Sicherheitswerkzeugen und -metriken.

Neue Techniken verbessern die Erstellung und Sicherheit von Deep-Learning-Modellen.

Eine neue Methode zeigt Bedrohungen durch Backdoor-Angriffe in Maschinellem Lernen, ohne auf sensible Daten zugreifen zu müssen.

Eine neue Methode hilft dabei, versteckte Schwächen in biometischen Modellen zu erkennen.