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Entdecke, wie Federated Learning Daten privat hält und gleichzeitig Zusammenarbeit im IIoT ermöglicht.

Eine Studie darüber, wie Cyberbedrohungen die Abläufe im Stromnetz beeinflussen.

Neue Methoden verbessern, wie Softwareanfälligkeiten mit KI entdeckt werden.

FIP verbessert das Training von Modellen, um schädliche Datenmanipulation zu verhindern.

Verbesserung der Botnet-Erkennungsmethoden durch maschinelles Lernen und strategische Abwehr gegen Angriffe.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit des föderierten Lernens, indem sie byzantinische Angriffe effektiv bekämpft.

Dieser Artikel bespricht die Auswirkungen von DoS-Angriffen auf Fahrzeug-Platoons.

Sicherheit und Zuverlässigkeit kombinieren, um die Bildverarbeitungssysteme autonomer Fahrzeuge zu verbessern.

Dieser Artikel untersucht die Auswirkungen von Angriffen auf Machine-Learning-Modelle und Verteidigungsstrategien.

Diese Studie vergleicht verschiedene LLMs, um Fehler zu finden und Schwachstellen in Software zu erkennen.

Sicherheitsrisiken in netzwerkgestützten Bootsystemen in akademischen Umgebungen angehen.

Eine Studie über Phishing-Taktiken in der Ethereum-Blockchain und Wege, sich zu wehren.

NoiseAttack verändert mehrere Klassen in Backdoor-Angriffen mit subtilen Geräuschmustern.

Lern, wie versteckte Trigger Sprachmodelle manipulieren und ernsthafte Risiken darstellen können.

Ein Framework vorstellen, um drahtlose Netzwerke gegen neue Bedrohungen abzusichern.

Forschung zeigt Methoden, um sich gegen Seitenkanalangriffe auf FPGAs zu schützen.

Ein neues Framework verbessert die Simulationen für die Effizienz der Notfallreaktion.

Verbesserung der Cybersicherheit durch verbesserte Anomalieerkennung mit GNNs.

Eine Übersicht über Quanten-Schlüsselverteilung und ihre Rolle in der sicheren Kommunikation.

Sichere Methoden für den Datenaustausch in modernen Kommunikationssystemen entdecken.

SDOoop verbessert die Echtzeitanalyse von Daten, indem es subtile Anomalien effektiv erkennt.

Eine Methode zur Überwachung der Einhaltung von Sicherheitsprotokollregeln durch Software.

Die IoT-Sicherheit braucht dringend Aufmerksamkeit für sicherere Geräte-Interaktionen.

LoRD verbessert die Effizienz bei Modellausbruchsangriffen auf grosse Sprachmodelle.

Das neue Framework GenDFIR verbessert die Analyse von Cyber-Event-Zeitlinien.

Ein Blick auf die Rolle des Quanten-Siebens bei der Verbesserung der codebasierten Kryptographie.

Dieses Papier behandelt Bedrohungen durch Kontrollflusslecks und schlägt einen neuen Hardware-Software-Ansatz vor.

Untersuchen, wie wichtige Datenpunkte mehr Sicherheitsrisiken im Maschinenlernen anziehen.

Ein neues IDS-Modell bietet effiziente DDoS-Erkennung in Software Defined Networks.

Lern, wie Sicherheitspraktiken die Softwareentwicklung verbessern und Risiken reduzieren können.

Quanten-Maschinenlernen verbessert die Anomalieerkennung für mehr Sicherheit in verschiedenen Bereichen.

Die Bedeutung von leichter Kryptographie und MDS-Matrizen für sichere Kommunikation erkunden.

Ein praktischer Ansatz, um ML-Modelle gegen feindliche Eingaben im Netzwerkmanagement zu verbessern.

Neue Methoden helfen dabei, Cyberangriffe in komplexen Energiesystemen zu erkennen.

Ein neues System verbessert die Fehlersuche in Smart Contracts.

Ein neuer Ansatz, um Systemprotokolle vor unbefugtem Zugriff und Manipulation zu schützen.

Ein neues Modell verbessert die Erkennung von Audio-Deepfakes mit kontinuierlichem Lernen.

Studie zeigt Schwachstellen in KI-Modellen durch Backdoor-Angriffe.

Die Erkundung innovativer Identitätsverifizierung durch einzigartige Geräusche, die von unseren Körpern erzeugt werden.

Dieser Artikel untersucht die Risiken von Red-Teaming bei grossen Sprachmodellen, die in Unternehmen verwendet werden.