Informática - Criptografía y seguridad

Los deepfakes representan riesgos para las libertades personales y la seguridad nacional.

SafeCoder mejora la seguridad del código generado por modelos de lenguaje.

Los LLMs personalizados generan preocupaciones de seguridad, especialmente con los ataques de puerta trasera en las instrucciones.

Una nueva herramienta ayuda a detectar vulnerabilidades de reentrada en contratos inteligentes de manera más efectiva.

Seagull mejora la verificación de rutas mientras asegura la privacidad de las configuraciones de red.

Los investigadores prueban trampas de copyright para detectar el entrenamiento de IA en contenido protegido.

Examinando los riesgos y impactos de las apps modificadas en los usuarios y desarrolladores.

Un nuevo marco se enfoca en los riesgos de seguridad en la nube con una mejor gestión del control de acceso.

Examinando la adaptabilidad de los modelos de aprendizaje automático en sistemas de detección de intrusiones.

Combinar el Aprendizaje Federado con técnicas de privacidad protege datos sensibles mientras se entrenan modelos.

Nuevos métodos en el aprendizaje federado protegen contra ataques mientras mantienen la privacidad de los datos.

Infórmate sobre los riesgos de EM-SCA y su impacto en la seguridad digital.

TSTEM mejora la inteligencia sobre amenazas cibernéticas a través de la recolección y análisis de datos automatizados.

Aprende cómo el fuzzing puede identificar vulnerabilidades en las configuraciones de FPGA, especialmente en dispositivos Xilinx.

Un nuevo enfoque seguro para gestionar datos de salud usando IA.

Este artículo examina las amenazas a la privacidad en los métodos de aprendizaje descentralizado y las tácticas de posibles atacantes.

Explorando el equilibrio entre la privacidad y la eficiencia del aprendizaje en el aprendizaje automático.

Un nuevo marco busca mejorar la gestión de tarifas de transacción en redes blockchain.

La investigación revela vulnerabilidades en la tecnología de reconocimiento de marcha en smartphones.

Las marcas de agua pueden ayudar a proteger los derechos de autor en el entrenamiento de modelos de IA al demostrar el uso del texto.

Un nuevo método para la detección de intrusiones en redes de sensores inalámbricos usando aprendizaje automático.

Este artículo examina la amenaza de ataques encubiertos en agentes de modelos de lenguaje.

SPML mejora la seguridad de los chatbots al monitorear las entradas de los usuarios y afinar las definiciones.

Este artículo examina cómo los modelos de lenguaje pueden adoptar sesgos ideológicos de los datos de entrenamiento.

Explorando las amenazas que plantea la intoxicación de datos indiscriminada en el aprendizaje auto-supervisado.

Un sistema para chequear la equidad en machine learning mientras se protege la privacidad del modelo.

Un estudio revela estrategias efectivas para mejorar la caza de amenazas en ciberseguridad.

Nueva técnica mejora la detección de errores en motores de JavaScript usando modelos avanzados.

Examinando cómo el ajuste fino aumenta el riesgo de revelar datos sensibles de entrenamiento.

Un nuevo método mejora la potencia y precisión de los modelos de aprendizaje profundo.

Explorando el papel de las redes en sistemas criptográficos seguros.

Entender los riesgos y soluciones para proteger los servicios esenciales.

Un sistema que monitorea el tráfico de comunicación para mejorar la seguridad de los vehículos y proteger contra amenazas.

Un nuevo método para marcar audio creado por modelos de difusión para proteger la propiedad.

Este estudio evalúa métodos de aprendizaje automático para mejorar los sistemas de detección de intrusiones.

Explorando los desafíos de seguridad de la ingeniería de prompts con LLMs.

Una mirada a los ataques de reconstrucción y su impacto en la privacidad de datos en el aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque para la detección segura de anomalías en datos de grafo.

Aprende sobre la modelación de amenazas y su importancia en la gestión de la seguridad empresarial.

Los currículos falsos manipulan las plataformas de trabajo, perjudicando a las empresas y a los que buscan empleo.