Neuste Artikel für Cyber-Sicherheit

Federated Learning verbessert die Sicherheit für IoT-Geräte und schützt dabei die Nutzerdaten.

Erforschen der Integration von TEEs und Sicherheitskoprozessoren für besseren Datenschutz.

Die Rolle der Semantischen Kommunikation in vernetzten Fahrzeugumgebungen untersuchen.

Innovative Technik verbessert den Schutz gegen Power-Seitenkanal-Angriffe.

Neue Methoden verbessern die Verteidigung gegen feindliche Angriffe in Deep-Learning-Systemen.

Bayesian Verstärkendes Lernen verbessert die Spannungsregelung inmitten von Cyberbedrohungen.

Eine Studie zeigt, wie die Länge des Schlüssel-Fingerabdrucks Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit beeinflusst.

Überprüfen, wie sich die Updates von Solidity auf die Sicherheitsanfälligkeiten von Ethereum-Smart-Contracts auswirken.

Ein Leitfaden zu Datenschutzbedrohungen in smarten Fahrzeugen und wie man persönliche Daten schützt.

Ein neues Framework geht die Herausforderungen von byzantinischen Agenten in der verteilten Optimierung an.

Erforschen von Prompt-Injection-Bedrohungen in LLM-integrierten Anwendungen.

Untersuchung der Auswirkungen von adversarischen Angriffen auf Netzwerkeingangserkennungssysteme.

Dieser Artikel beleuchtet die Datenschutzbedenken in Bezug auf Diffusionsmodelle und schlägt Lösungen vor.

Dieser Artikel bespricht Strategien, um Datenschutrisiken im maschinellen Lernen zu verringern.

Die Bedrohungen durch Bestechung für die Sicherheit und Integrität von Blockchain untersuchen.

Neue Methoden tauchen auf, um die Spracherkennung vor feindlichen Angriffen zu schützen.

Analyse von Klon- und Schattierungsmethoden zur Verbesserung der Softwaresicherheit.

Hardware-IP-Diebstahl stellt Risiken für die Halbleiterindustrie und die globale Lieferkette dar.

Eine neue Technik überprüft, ob Trainingsdaten in Diffusionsmodellen verwendet wurden.

Verbesserung von KI-Tools zur Generierung von Code aus natürlichen Sprachbeschreibungen.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit für vernetzte und automatisierte Fahrzeuge angesichts möglicher Bedrohungen.

Untersuchen, wie maschinelles Lernen Herausforderungen in der digitalen Forensik angeht.

Eine neue Methode mit ChatGPT zur Identifizierung von Phishing-Websites.

Untersuchen, wie nationale CSIRTs öffentliche Informationen und kostenlose Tools für die Incident Response nutzen.

JABBERWOCK nutzt WebAssembly, um die Erkennung von bösartigen Websites effektiv zu verbessern.

Strategien zur Sicherung von vernetzten Systemen gegen mögliche Angriffe erkunden.

Eine Studie über Passwortsemantik zur Verbesserung der Online-Sicherheitsmassnahmen.

TrojLLM erstellt versteckte Aufforderungen, um die Ausgaben grosser Sprachmodelle zu manipulieren.

Ein neuer Ansatz kombiniert Fuzz-Testing mit KI für eine bessere Softwarevalidierung.

Neue Methoden gefährden die kryptografische Sicherheit durch Seitenkanalangriffe mit maschinellem Lernen.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von manipulierten Videos durch kombinierte Analyse.

Cyber-Versicherungen stehen vor Herausforderungen beim Datenaustausch in einer komplexen Risikolandschaft.

Ein Blick auf die Effektivität von zertifizierten Abwehrmassnahmen im Vergleich zu adversarialem Training im maschinellen Lernen.

Lern mal was über Clustering und warum das wichtig ist, um Daten effektiv zu analysieren.

Neue Methoden verbessern die Erkennung und Klassifizierung von Softwareanfälligkeiten.

Die Risiken von Datenvergiftung in MARL-Systemen analysieren.

Risiken und Lösungen zum Schutz von Nutzerdaten in Mini-Programmen untersuchen.

Ein Blick auf die Schwächen von föderiertem Lernen und die Bedrohung durch Hintertürangriffe.

Eine Methode, um Backdoors zu löschen, ohne saubere Daten zu brauchen.

Gegenspieler-Beispiele können Objekterkennungssysteme verwirren und Sicherheitslücken aufdecken.