JABBERWOCK usa WebAssembly para mejorar la detección de sitios web maliciosos de manera efectiva.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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TrojLLM crea prompts ocultos para manipular las salidas de modelos de lenguaje grandes.
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Un nuevo enfoque combina pruebas de fuzz con IA para una mejor validación de software.
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Nuevos métodos amenazan la seguridad criptográfica a través de ataques de canal lateral usando aprendizaje automático.
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Un nuevo método mejora la detección de videos manipulados a través de un análisis combinado.
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El seguro cibernético enfrenta dilemas de compartición de datos en un panorama de riesgos complejo.
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Nuevos métodos mejoran la detección y clasificación de vulnerabilidades de software.
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Analizando los riesgos de la intoxicación de datos en sistemas MARL.
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Examinando riesgos y soluciones para proteger los datos de los usuarios en mini-programas.
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Una mirada a las vulnerabilidades del aprendizaje federado y la amenaza de ataques de puerta trasera.
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El enfoque FMKR mejora la detección y respuesta APT a través del aprendizaje con pocos ejemplos.
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Un nuevo enfoque mejora la robustez de los DEQs contra la interferencia adversarial.
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Un nuevo método para evadir la detección de malware representa graves riesgos de ciberseguridad.
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