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Schattenfreie MIAs zeigen Schwachstellen in Nutzer-Empfehlungssystemen auf.

Lern, wie Sprachmodelle dabei helfen, SMS-Spam effektiv zu erkennen und herauszufiltern.

Diese Studie untersucht Methoden, um die Sicherheit von Plugins in der Softwareentwicklung zu verbessern.

Ein Echtzeitansatz zur Erkennung von DDoS-Angriffen mithilfe von Paketströmen.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit und Privatsphäre bei der kontinuierlichen Authentifizierung von Geräten.

Ein Blick auf die Risiken, die adversariales maschinelles Lernen für autonome Raumfahrzeuge mit sich bringt.

Ein Labor bringt Studenten bei, wie man KI gegen Cybermobbing einsetzt.

Lern, wie Geheimnisteilen sensible Infos durch verteilte Anteile schützt.

PARDEN verbessert die Sicherheit in Sprachmodellen gegen schädliche Antworten.

Ein Blick auf die Risiken von Membership Inference Attacks für den Datenschutz.

Eine Methode, um die Zuverlässigkeit von Regressionsmodellen gegenüber Angriffen zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Schwachstellenbewertung mit echten Exploit-Daten.

Neues System schützt autonome Fahrzeuge vor GPS-Spoofing-Angriffen.

Die Schwächen von DNNs gegenüber adversarialen Beispielen und deren Auswirkungen untersuchen.

Eine Studie zeigt, wie Angreifer die Kapazitäten von Netzwerkfunktionen einschätzen, bevor sie DDoS-Angriffe starten.

QUIC verbessert die Online-Kommunikation mit Geschwindigkeit und Sicherheit.

Eine neue Trainingsmethode verbessert die Sicherheit des Modells gegen universelle Angriffe.

Cybersicherheit braucht unterschiedliche Perspektiven, um moderne Herausforderungen effektiv anzugehen.

Eine neue Methode zur Erkennung von Fehlverhalten bei Fahrzeugen, während die Privatsphäre geschützt bleibt.

Eine Studie zur Verbesserung der Video-Streaming-Erkennung bei gleichzeitiger Wahrung der Privatsphäre der Nutzer.

Eine Methode zur Analyse von Netzwerk-Teleskopdaten zur Identifizierung koordinierter Computeraktivitäten.

SPSG verbessert die Effizienz beim Modellklau mit Superpixeln und Stichproben-Gradienten.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von Audio-Deepfakes mithilfe ähnlicher Referenzproben.

Ein neuer Ansatz verbessert die Eindringungserkennung in dezentralen Systemen.

Ein Blick auf die Risiken und Abwehrmassnahmen beim 3D-Drucken.

Neue Forschung zeigt Lücken bei der Erkennung von temporären Domains, die für Online-Missbrauch verwendet werden.

Eine neue Methode, um das adversarielle Training für tiefe neuronale Netze zu verbessern.

FV8 verbessert die Erkennung von umgehenden Techniken in JavaScript durch dynamische Analyse.

Eine neue Methode kombiniert PUFs und Protokolle für die sichere Kommunikation von IoT-Geräten.

Dieses Papier behandelt die Absicherung von Smart Contracts durch ein Typsystem, das auf Integrität fokussiert ist.

Dieses Papier präsentiert EFRAP, eine Verteidigung gegen quantisierungsbedingte Hintertürenangriffe in Deep-Learning-Modellen.

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.