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Untersuchen der Risiken, die durch Wahrnehmungsmanipulation für Drohnen entstehen.

Neues Framework verbessert die Angriffseffizienz auf graphbasierte neuronale Netze, indem es Schwachstellen anvisiert.

Eine Methode zur Vorhersage von Softwareanfälligkeiten, indem Wissen zwischen Programmiersprachen übertragen wird.

Ein neuer Ansatz verbessert die Effektivität von adversarialen Beispielen in KI-Systemen.

Eine neue Methode nutzt Kausalität, um sich gegen Backdoor-Bedrohungen in Deep-Learning-Modellen abzusichern.

Die Bedrohungen im föderierten Lernen analysieren und mögliche Sicherheitsmassnahmen.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von Netzwerk-Anomalien und schützt gleichzeitig die Daten.

MetaTroll passt sich schnell an neue Einflusskampagnen in den sozialen Medien an.

Die Cybersecurity-Bedrohungen für autonome Fahrzeuge und die Bedeutung des Schutzes von LiDAR-Daten erkunden.

Diese Studie untersucht, wie man Modellinformationen aus adversarialen Bildern extrahieren kann, um die KI-Sicherheit zu verbessern.

Eine Studie über die Verbesserung der Schwachstellenverwaltung trotz unvollständiger Berichte.

Ein Softwareansatz zum Schutz sensibler Daten in günstigen IoT-Geräten.

Eine Studie zur Verbesserung der Stabilität von Stromsystemen bei Störungen.

Erforschen der sicheren Widerrufung von Schlüsseln in quanten-kryptografischen Systemen.

Ein Blick auf die Fortschritte in der asynchronen MDI-QKD für sichere Schlüsselteilung.

Lerne, wie du Spam-E-Mails erkennen und filtern kannst, um sicherer online zu kommunizieren.

Ein neuer Ansatz zum sicheren Austausch von Schlüsseln zwischen mobilen Robotern und ihren Controllern.

Neue Strategien zum Schutz von tiefen neuronalen Netzwerken gegen unbefugte Nutzung.

Die Sicherheit von Code, der von grossen Sprachmodellen generiert wird, mit LLMSecEval bewerten.

Dieses neue System schützt digitale Signaturen vor den Risiken des Quantencomputings.

Forschung zeigt ne Methode, um die Effektivität von adversarialen Beispielen zu steigern, die KI-Modelle auszutricksen.

Diese Studie untersucht LiDAR-Spoofing-Angriffe und ihre Auswirkungen auf selbstfahrende Autos.

Eine neue Methode verbessert die automatische Sprachrecognition gegen feindliche Herausforderungen.

Diese Studie untersucht neue Graph-Techniken zur verbesserten Klassifizierung von Android-Malware.

Neue Algorithmen verbessern die Erkennungsfähigkeiten gegen IoT-Cyberangriffe.

Erforsche, wie generative KI die Cybersicherheit in aufkommenden 6G-IoT-Netzwerken verbessert.

Eine Übersicht über Malware-Arten, Risiken und moderne Erkennungsmethoden.

Dieser Artikel betrachtet Techniken zur Merkmalsauswahl zur Verbesserung von Intrusionserkennungssystemen.

Ein maskierter Autoencoder verbessert die Erkennung und Reparatur von adversarialen Eingaben in KI-Systemen.

Die Herausforderungen und Entwicklungen im Cyber-Versicherungsmarkt unter die Lupe nehmen.

Die Analyse der Effektivität von Hintertürmethoden bei Datenschutzangriffen.

Eine Studie zeigt ernsthafte Sicherheitsanfälligkeiten in wichtigen OT-Systemen.

Die Kombination aus föderiertem Lernen und Blockchain verbessert die Datensicherheit und den Datenschutz der Nutzer.

Lerne, wie ARNN dabei hilft, Botnets effektiv zu erkennen und zu klassifizieren.

Ein Rahmenwerk für sicherere Überprüfung von neuronalen Netzwerken durch symbolisches Schliessen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Sicherheit von vernetzten Machine-Learning-Systemen.

BlockFW nutzt Blockchain-Technologie, um die Netzwerksicherheit und -verwaltung zu stärken.

InnerCore bietet schnelle Einblicke in Blockchain-Netzwerke, indem es wichtige Akteure und die Marktstimmung analysiert.

Eine neue Methode verbessert die Widerstandsfähigkeit von neuronalen Netzwerken gegen gegnerische Angriffe und behält dabei die Genauigkeit bei.

Eine neue Methode von Cyberangriffen gefährdet die Sicherheit von Stromsystemen.