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Die Effektivität von Cyber Essentials gegenüber sich entwickelnden Cyber-Bedrohungen bewerten.

SaTor hat sich zum Ziel gesetzt, die Latenz im Tor-Netzwerk mit Satelliten-Technologie zu reduzieren.

Ein neues Framework verbessert die Erkennung von zustandsverändernden Schwachstellen in Smart Contracts.

INDICT verbessert die Codesicherheit und -hilfsbereitschaft durch doppelte Kritik-Analyse.

Fehler in Smart Contracts identifizieren, um die Sicherheit zu verbessern und Risiken zu minimieren.

Dieser Artikel untersucht Verbesserungen bei Layer-2-Lösungen von Blockchain für Skalierbarkeit und Sicherheit.

Lern, wie Debloating die Softwareleistung und Sicherheit verbessert, indem überflüssiger Code entfernt wird.

Diese Studie konzentriert sich darauf, die Erkennung von Deepfake-Audio mit fortschrittlichen Methoden zu verbessern.

Eine neue Methode geht versteckte Bedrohungen in grossen Sprachmodellen an.

Lern was über die Rolle der Kryptografie beim Sichern von Informationen und dem Schutz der Privatsphäre.

QFHE ermöglicht Berechnungen auf verschlüsselten Daten für mehr Privatsphäre und Sicherheit.

Wie föderiertes Lernen Datenschutzbedrohungen begegnet, während es um Datensicherheit bemüht ist.

Bewältigung der Herausforderungen von E2EE und Methoden zur Kontowiederherstellung.

Eine neue Methode hilft, private Daten in Sprachmodellen sicher zu halten.

Einführung von FC-EM, um 3D-Punktwolkendaten vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

Neues Framework erkennt effektiv Überlastungsangriffe in Smart-Grid-Systemen.

Dieser Artikel behandelt DRAM-Lese-Störungen und innovative Managementtechniken.

Eine Studie zur Bewertung der Wirksamkeit von LLMs bei der Erkennung von Schwachstellen in Android-Apps.

Ein System, um Angriffe auf Java-Anwendungen durch eine Klasse-Whitelist zu verhindern.

Dieses Papier präsentiert ein neues DNN-basiertes IDS in programmierbaren Netzwerken.

PUFs bieten eindeutige Identitäten für eine sichere Kommunikation in vernetzten Geräten.

GRACE bietet verbesserte Methoden zur Erkennung von DeepFake-Videos unter schwierigen Bedingungen an.

Ein neues Werkzeug verbessert die Identifizierung von Softwareautoren durch Codeanalyse.

Untersuchung von Methoden zur Reduzierung von Verhaltensunterschieden zwischen probabilistischen Systemen.

Untersuchung von Risiken und Abwehrmassnahmen gegen Backdoor-Angriffe in KI-Modellen.

Während Fahrzeuge smarter werden, ist es wichtig, sie vor Cyber-Bedrohungen zu schützen.

Forschung zeigt, dass Sprachmodelle Probleme mit falschen Schlussfolgerungen haben, was Sicherheitsbedenken aufwirft.

In diesem Artikel geht's um die Wichtigkeit von sicheren Software-Updates für CubeSats.

Code-Poisoning erhöht die Risiken von Mitgliedschaftsinferenzangriffen auf sensible Daten.

Die Untersuchung von Schwachstellen bei Clean-Label-Backdoor-Angriffen und wie allgemeine Grenzwerte helfen können.

Eine neue Methode verbessert die Benutzeranfragen für sicherere und effektivere Ausgaben von Sprachmodellen.

Eine Übersicht über Methoden der Quanten-Schlüsselverteilung und deren Sicherheitsimplikationen.

Forschung zeigt, wie einfach Sicherheitsfunktionen von Llama 3-Modellen entfernt werden können.

Überprüfung des Bedarfs an formaler Verifizierung in der Objekterkennungstechnologie.

QUEEN bietet Echtzeitschutz gegen Angriffe zur Modellentziehung im Deep Learning.

Forschung zeigt Risiken bei Sprachmodellen, die multitaskingfähig sind, wie Whisper.

STRIDE sagt effizient voraus, welche Variablennamen und Typen in dekompiliertem Softwarecode fehlen.

Ein Blick darauf, wie Sprachmodelle sensible Daten ausplaudern können.

Dieser Artikel untersucht die Risiken, die mit LLMs verbunden sind, und schlägt Wege vor, um die Sicherheit zu verbessern.

Eine Studie zur Verbesserung der Codesicherheit, die von KI-Modellen erzeugt wird.