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Dieser Artikel behandelt, wie man die unüberwachte Anomalieerkennung mit Klassifikationsmethoden verbessern kann.

Ein Blick auf datenschutzfreundliche Berechnungen und deren Effizienz durch speicherzentrierte Designs.

Ein leichter Ansatz verbessert die Erkennung von stillen Schwachstellenbehebungen in Open-Source-Software.

Verbesserung der Fähigkeit von LLMs, Buffer-Overflow-Schwachstellen mit kontextsensitiven Techniken zu beheben.

SOSK hilft Nutzern, Keywords aus Software-Sicherheitsberichten zu verfolgen und zu extrahieren.

Wir stellen Wavelet-CLIP vor, um die Erkennung von Deepfake-Bildern zu verbessern.

Forschung zeigt Schwächen in der AV-Spurerkennung durch negative Schatten.

Innovative Methoden verbessern die Erkennung von Malware durch Deep Packet Inspection.

Neues Design verbessert die Zuverlässigkeit und Sicherheit für IoT-Geräte mit PUF-Technologie.

Mit dem Fortschritt der Technologie sieht sich die Software-Sicherheit neuen Herausforderungen und Chancen gegenüber.

Neue Methoden verbessern die Sicherheitspraktiken in vernetzten Industriesystemen.

Untersuchung der Auswirkungen und Lektionen des DarkSeoul-Cyberangriffs auf Südkorea.

Untersuchung der Qualität und Sicherheitsbedenken von KI-generiertem Code.

Entdecke, wie Tensor-Netzwerke die Anomalieerkennung in verschiedenen Bereichen verbessern.

Lern, wie man Sprachmodelle vor Manipulation schützt und sichere Antworten garantiert.

Ein umfassender Datensatz für die Analyse von Netzwerkverkehr und Anomalieerkennung.

Eine Übersicht über traditionelle und Deep-Learning-Methoden in der Netzwerksicherheit.

Forschung zeigt Schwächen bei der Erkennung von Online-Toxizität mit ASCII-Kunsttechniken.

Teamsemantik verbessert die Überprüfung komplexer Eigenschaften in Softwaresystemen.

Automatisierte Tools sind mega wichtig, um die Hardware-Sicherheit in modernen Geräten zu überprüfen.

Neue Methoden verbessern die Datenverbrauchsüberprüfung in föderierten Lernsystemen.

Eine Studie, die Datenschutzbedrohungen in spikenden und künstlichen neuronalen Netzwerken vergleicht.

Eine neue Methode schützt dezentrales Lernen vor Datenvergiftungsangriffen.

Ein Framework, das MLP und SVM nutzt, identifiziert Android-Malware effektiv.

TrojVLM zeigt Schwachstellen in Vision Language Models für Backdoor-Angriffe auf.

Eine neue Methode, um die Widerstandsfähigkeit von Federated Learning gegen Datenangriffe zu verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert die Malware-Erkennung und widersteht gleichzeitig feindlichen Angriffen.

Neue Methode wirft Sicherheitsbedenken bei EEG-Systemen auf, zeigt aber auch potenzielle Schutzanwendungen.

Überprüfung von Datenschutzanfälligkeiten im föderierten Lernen und deren Auswirkungen auf die Datensicherheit.

Dieses Papier bespricht einen neuen Ansatz zur Cybersicherheit mit probabilistischer Obstruktionszeitlogik.

Erforsche, wie neue Verschlüsselungsstandards unsere Daten vor quanten Bedrohungen schützen.

Die Analyse von Mammogrammen ist gefährdet durch Cyberangriffe, was stärkere KI-Schutzmassnahmen erfordert.

Automatisiertes Testen verbessert die Sicherheit in Gesundheitssystemen und geht auf sich entwickelnde Cyber-Bedrohungen ein.

Ein Blick auf Membership-Inference-Angriffe und deren Bedeutung für den Datenschutz.

Neue Methoden für digitale Signaturen sollen vor den Risiken der Quantencomputing gefeit sein.

Entdecke, wie Emojis AI-Sprachmodelle sicherheitsmassnahmen umgehen können.

MASA bietet eine Lösung zur Verbesserung der Sicherheit in föderierten Lernsystemen.

Dieser Artikel behandelt die Auswirkungen von Denial-of-Service-Angriffen auf cyber-physische Systeme und Möglichkeiten, sie zu mindern.

Spärliche AC FDI-Angriffe können die Stabilität des Stromsystems durch minimale Messänderungen gefährden.

Risiken und Lösungen für die Speichersicherheit in IoT-Geräten untersuchen.