Neuste Artikel für Cyber-Sicherheit

Lerne über die Bedrohungen und Strategien, die mit dem Hijacking von Cloud-Ressourcen zusammenhängen.

Eine Methode zur Findung von Nash-Gleichgewichten in komplexen Entscheidungsfindungsszenarien.

Erforschung der Schnittstelle zwischen Blockchain und föderiertem Lernen für Datenschutz und Sicherheit.

Assembly-Programmierung trifft auf Wettbewerb, während Überlebende in CodeGuru Xtreme kämpfen.

Vielfältige Proben steigern die Effektivität des Diebstahls von Machine-Learning-Modellen.

Ein Blick auf innovative Methoden in der Cybersicherheit mit Hilfe von Cyber-Illusionen.

Ein neuer Ansatz, um Empfehlungen zu verbessern, während die Nutzerdaten privat bleiben.

Hacktivismus stellt in der heutigen digitalen Landschaft ernsthafte Risiken für die Satellitensicherheit dar.

Eine Studie zeigt Schwachstellen in beliebter Passwort-Management-Software auf.

Eine Studie darüber, wie grosse Sprachmodelle die Schwachstellenerkennung in Software verbessern können.

Erforscht die Datenschutzrisiken und Abwehrmechanismen im Zusammenhang mit synthetischen Daten, die von GANs erstellt werden.

Erforschen, wie IRL die Netzwerkleistung durch das Lernen von Expertenverhalten verbessert.

Neueste Erkenntnisse zeigen Schwachstellen beim kabellosen Laden, die zu Schäden an Geräten führen können.

Erforsche hybride QKD-Methoden für sicheres Teilen von Schlüsseln zwischen Parteien.

Lern, wie LLMs helfen können, C-Programmierung sicherer und effizienter zu machen.

Forschung zeigt, dass Chat-Modelle krasse Sicherheitsrisiken durch Hintertürangriffe haben.

Forschung zeigt Schwachstellen von MNMT-Systemen gegenüber Backdoor-Angriffen auf.

Ein neuer Ansatz, um Sprachmodelle vor schädlichen Daten-Triggern zu schützen.

Crescendo-Attack nutzt freundliche Gespräche, um KI-Modelle zu schädlichen Ausgaben zu manipulieren.

Neues Framework verbessert die Anomalieerkennung durch automatisiertes Anpassen von Datenänderungen.

Dieser Artikel untersucht, wie Nutzer adversarielle Phishing-Seiten wahrnehmen und wie man die Erkennung verbessern kann.

Dieser Artikel untersucht, wie angreifende Attacken die Textklassifizierungsmodelle gefährden.

Eine neue Architektur, um elektronische Stromsysteme vor Cyberbedrohungen zu schützen.

Diskutiert die Risiken der Privatsphäre im selbstüberwachten Lernen und stellt PartCrop vor.

Die Sicherheitsimplikationen von KI-generiertem Code mithilfe von Sicherheits-APIs untersuchen.

Ein Framework, das Agenten nutzt, ermöglicht es den Nutzern, die Sicherheits- und Datenschutz-Einstellungen für IoT zu verwalten.

Untersuchung, wie maschinelles Vergessen sensible Daten aufdecken kann.

Dieser Artikel bespricht, wie wichtig Sandboxing zum Schutz von kleinen Satelliten ist.

Ein bahnbrechender Ansatz zur Ausnutzung von Sprachmodellen durch gegnerische Textgenerierung.

Effektive Methoden zur Identifizierung von Deepfake-Bildern mit generativer KI erkunden.

Ein Blick in die Ressourcen-Semantik und ihre Anwendungen in der Modellierung von Systemen.

Untersuchung der Rolle von virtuellen Laboren bei der Einbindung von Schüler*innen in Cybersecurity-Kurse.

Die Automatisierung der Diagrammerstellung in Honeyfiles verbessert die Cybersicherheitsmassnahmen gegen Cyberbedrohungen.

Die Entwicklung robuster Steuerungssysteme ist entscheidend, um kritische Infrastrukturen zu schützen.

Untersuchung einer neuen Methode, um die Schwächen von Sprachmodellen mit wenig Ressourcen auszunutzen.

Die Sicherheitsherausforderungen, die durch selbstüberwachtes Lernen und No-Label-Backdoor-Angriffe entstehen.

Eine Studie über die Klarheit und Akzeptanz von Angriffs-Abwehr-Bäumen bei Nutzern.

Bedrohungen und Abwehrmechanismen im föderierten Lernen gegen bösartige Angriffe analysieren.

Die Schwachstellen von ML-Modellen und mögliche Abwehrmassnahmen gegen MIAs erkunden.

Lern mal was über angreifende Attacken und ihren Einfluss auf Machine Learning Modelle.