Neuste Artikel für Cyber-Sicherheit

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.

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.