Neuste Artikel für Cyber-Sicherheit

Ein Blick auf die Zuverlässigkeit und Schwachstellen von PUFs in IoT-Geräten.

Ein neuer Ansatz verbessert die Sicherheit von neuronalen Netzwerken gegen gegnerische Beispiele.

Eine Studie zeigt den WordGame-Angriff, der Schwächen in den Sicherheitsmassnahmen von LLM ausnutzt.

Eine grosse Schwachstelle in XMPU gibt sensible Daten nach dem Beenden des Prozesses preis.

Ziel ist ein effizientes Energiemanagement durch Smart Grids und neue Technologien.

Diese Studie untersucht die Schwächen von SER-Modellen gegen adversarielle Angriffe über verschiedene Sprachen hinweg.

Ein Rahmenwerk zur Verbesserung des Firmware-Update-Managements für intelligente Wechselrichter.

Eine Methode, um neuronale Netzwerke gegen Schwachstellen im Speicher abzusichern.

Wir stellen eine neue Methode vor, um Privatsphäre-Risiken in Machine-Learning-Modellen zu bewerten.

Untersuchung automatisierter Systeme für eine effiziente Untersuchung von Cyberbedrohungen und -verletzungen.

Quantenauthentifizierung bietet eine sichere Methode zur Datenüberprüfung mithilfe der Quantenmechanik.

In diesem Artikel geht's um die Bedeutung und Strategien zur Sicherung von Software-Lieferketten.

WPS kann bei Standortdiensten helfen, bedroht aber die Privatsphäre der Nutzer erheblich.

Die Verbesserung der Robustheit von maschinellem Lernen gegen adversarielle Beispiele ist wichtig für sichere Anwendungen.

Eine Studie stellt RepNoise vor, um grosse Sprachmodelle vor schädlichem Fine-Tuning zu schützen.

Verbesserung von verteiltem Lernen durch adaptive robuste Clipping-Techniken.

Eine Studie zur Verbesserung der Robustheit gegen Angriffe in Sprachmodellen.

Ein neues Framework verbessert die Effizienz von automatisierten Penetrationstests mithilfe von Reinforcement Learning.

Die Rolle von KI bei der Behebung von Software-Sicherheitslücken erkunden.

Untersuchung der Risiken, denen TEEs durch sich entwickelnde Angriffsmethoden ausgesetzt sind.

Untersuchung des Einflusses von Nudges auf das Verhalten beim Ändern von Passwörtern nach Datenpannen.

Die Auswirkungen von KI auf Effizienz, Privatsphäre und Sicherheit in wichtigen Systemen erkunden.

Forschung darüber, wie schädliche Agenten gute Agenten im dezentralen RL korrumpieren können.

Dieser Artikel untersucht, wie Angriffe die Sicherheit von LLMs und die Generierung von Antworten beeinflussen.

NCS ermöglicht eine effektive Generierung von adversarialen Beispielen bei geringeren Rechenkosten.

Ein universeller Audio-Clip kann fortgeschrittene ASR-Modelle wie Whisper stummschalten.

Eine neue Methode verbessert Jailbreak-Angriffe auf fortgeschrittene KI-Modelle durch Charakter-Rollenspiele.

Ein ressourcenschonender Ansatz für Backdoor-Angriffe auf fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle.

Studie zur Verbesserung von Sicherheit und Effizienz in der Quantenkommunikation.

Neue Methoden in der codebasierten Verschlüsselung verbessern den Datenschutz effektiv.

Neue Wege finden, um die Privatsphäre in der drahtlosen Kommunikation zu sichern.

Neue Methode verringert Backdoor-Bedrohungen in tiefen neuronalen Netzwerken.

Erkunde die wichtige Rolle von Zugriffskontrolle im Edge Computing.

Erkunde, wie Spieler Täuschung in wettbewerbsorientierten Szenarien nutzen.

Die Sicherheitsherausforderungen und Lösungen für RIC in Open RAN-Netzwerken untersuchen.

Diese Studie verbessert die Sicherheit von Quanten-Maschinenlernen gegen feindliche Angriffe durch Rauschkanäle und Privatsphäre-Methoden.

Dieser Artikel untersucht Schwachstellen in Sprachmodellen und Möglichkeiten, ihre Sicherheit zu verbessern.

Eine praktische Methode für einen sicheren Schlüsselaustausch zwischen klassischen Nutzern vorstellen.

Die Gefahren von quantisierten Sprachmodellen und deren mögliche Missbrauch anschauen.

Fast-FedUL bietet schnelle Methoden zur Datenentfernung für föderiertes Lernen und sorgt gleichzeitig für Privatsphäre.