Neuste Artikel für Cyber-Sicherheit

Forschung zeigt Herausforderungen und neue Methoden zur Verbesserung der Gerätesicherheit.

Dieser Artikel behandelt, wie SDN die IoT-Sicherheit angesichts zunehmender Bedrohungen verbessert.

Untersuchen, wie emotionale Hinweise die Sprecheridentifikationstechnologie überlisten können.

Untersuchung von Schwachstellen in Vision-Transformern und nachgelagerten Modellen durch Transferangriffe.

Sicherheitsfunktionen in AI-Systemen sind super wichtig für verantwortungsvollen Einsatz und Ethik.

Eine Methode zur Bewertung des Vertrauens in Ultra-Breitband-Ortungstechnologie.

Die Verbesserung der Bedrohungserkennung durch den Einsatz von LLMs zur Analyse von Endpunktaktivitäten.

Eine Übersicht über Risiken und Methoden im Zusammenhang mit der Sicherheit von Sprachmodellen.

Eine neue Methode, um obfuscierte Kommandozeilenaktivitäten in der Cybersicherheit zu identifizieren.

Comidds bietet aktuelle Informationen zu Datensätzen für die Forschung im Bereich Intrusion Detection.

Analyse von Schwachstellen in beliebten Code-Vervollständigungstools und deren Auswirkungen auf Entwickler.

Die Forschung konzentriert sich darauf, die Abwehr von Machine Learning gegen adversarielle Angriffe zu verbessern.

Untersuchen, wie KI die Sicherheitscode-Generierung durch Kontext verbessern kann.

Studie zeigt Fortschritte bei der Erkennung von Softwareanfälligkeiten mit spezialisierten Klassifikatoren.

Dieser Artikel untersucht, wie feindliche Beispiele die Malware-Erkennungssysteme beeinflussen.

Ein Überblick darüber, wie Technologie heute verschiedene Sektoren prägt.

Die Analyse von Softwarefehlern hilft, die Praktiken in verschiedenen Branchen zu verbessern.

Einsatz von grossen Sprachmodellen zur Verbesserung der Schwachstellenerkennung in Softwarecode.

Die Schwachstellen und Abwehrmechanismen in Diffusionsmodellen für sichere Inhaltserstellung untersuchen.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von bösartigen Aktivitäten in Computernetzwerken.

Die Auswirkungen von adversarialen Angriffen auf die Erklärbarkeit im Deep Learning erkunden.

Die Forschung konzentriert sich darauf, Deepfake-Audio durch verbesserte Techniken und Datenerweiterung zu erkennen.

Sicherheitsbedenken bei Nutzerfeedback-Mechanismen für Code-Generator-Tools prüfen.

Einsatz von Sprachmodellen zur Verbesserung von Datensätzen zur Schwachstellenerkennung.

Digitale Zwillinge helfen Flughäfen, ihre Verteidigung gegen wachsende Cyber-Bedrohungen zu stärken.

Die Rolle von Transformern und LLMs bei der Verbesserung der Netzwerksicherheit erkunden.

Eine Übersicht über DoS-Angriffe und moderne Verteidigungsstrategien.

Hier kommt ein Tool zur Bewertung von unüberwachten Anomalieerkennungsmethoden im föderierten Lernen.

Ein Blick auf die Erfahrungen und Bedürfnisse von Bedrohungssuchern, die mit zunehmenden Cyberbedrohungen konfrontiert sind.

Dieser Artikel untersucht die Rolle von LLMs bei der Erkennung von Netzwerkbedrohungen.

Ein Blick darauf, wie neurosymbolische KI die Reaktion auf Cybersecurity-Vorfälle verbessern kann.

Eine Studie zeigt Schwachstellen bei der Logikverriegelung, die die Datensicherheit beeinträchtigen.

Ein Rahmen hilft bei der Auswahl effektiver vortrainierter Modelle zur Schwachstellenerkennung.

Swarm-Net verbessert die IoT-Sicherheit mit SRAM und Graph-Neuronalen Netzwerken.

PhishLang bietet ne bessere Erkennung für Phishing-Websites mit fortschrittlichen Analyse-Techniken.

Untersuchung der Auswirkungen von Geschlechtervielfalt auf die Einstellung im Bereich Cybersicherheit.

Lerne, wie LLMs die Erstellung von Angriffsdiagrammen in der Cybersicherheit verändern.

Diese Studie bewertet, wie gut LLMs Schwachstellen in verschiedenen Programmiersprachen finden können.

Malacopula stellt die Zuverlässigkeit von automatischen Sprecherverifizierungstechnologien in Frage.

Neue Methode Hound verbessert den Schutz gegen Seitenkanalangriffe.