Aprende cómo la Componibilidad Universal y otras teorías mejoran la seguridad criptográfica.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Aprende cómo la Componibilidad Universal y otras teorías mejoran la seguridad criptográfica.
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La encriptación homomórfica híbrida ofrece soluciones para la privacidad en el análisis de datos.
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Estudiando los impactos adversos en agentes de trading automatizado en mercados competitivos.
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TransTroj mejora los ataques de puerta trasera, aumentando su efectividad y resistencia a la detección.
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Este artículo habla sobre los riesgos y desafíos que presentan los Modelos de Lenguaje Grande.
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Una nueva vulnerabilidad en las GPU genera preocupaciones de seguridad para las aplicaciones de aprendizaje automático.
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Explorando desafíos y soluciones para proteger las redes inteligentes de ataques de datos.
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Instiller mejora las pruebas de fuzzing de CPU con técnicas eficientes y mejor detección de errores.
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MobFuzz mejora las pruebas de fuzz con optimización de múltiples objetivos para una mejor seguridad del software.
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Explorando el papel de los LLM en mejorar la ciberseguridad y su posible mal uso.
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La criptografía post-cuántica es clave para asegurar los dispositivos IoT del futuro.
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Examinando las amenazas de seguridad en dispositivos médicos con aprendizaje automático y su impacto en la seguridad del paciente.
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Este trabajo examina cómo los LLMs mejoran la detección de vulnerabilidades en el código Java.
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Un nuevo método para mejorar la detección de malware en Android usando aprendizaje activo.
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Estudio revela riesgos de ataques de jailbreak multilingües en modelos de lenguaje grandes.
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Este estudio enfatiza la importancia de tener conjuntos de datos confiables para la detección de anomalías en el tráfico de red.
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Este documento examina las inyecciones de prompts y sus implicaciones para los modelos de IA.
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Este artículo habla sobre los riesgos de privacidad y seguridad en los servicios de IA basados en la nube.
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Examinando los riesgos de ataques de puerta trasera en sistemas de verificación de voz.
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GuardFS ofrece defensa proactiva contra ataques de ransomware, minimizando la pérdida de datos de manera efectiva.
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Double-Dip combina el aprendizaje por transferencia y la aleatorización para protegerse contra ataques de inferencia de membresía.
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Una mirada a la decepción en línea y cómo detectarla de manera efectiva.
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HQA-Attack crea ejemplos adversariales de alta calidad en texto mientras mantiene el significado.
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Una exploración de los desafíos y estrategias para mejorar la seguridad del software.
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Este estudio investiga ataques de jailbreaking en modelos de lenguaje grandes multimodales.
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Examinando cómo el deep learning mejora los ataques de canal lateral en dispositivos.
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Un nuevo protocolo de acuerdo de clave cuántica mejora la seguridad y la eficiencia en la comunicación entre múltiples partes.
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Mejorando la fiabilidad del aprendizaje automático a través de métodos avanzados de detección de OOD.
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Este artículo examina ataques de falsificación cuántica en esquemas de encriptación COPA, AES-COPA y Marble.
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La computación cuántica desafía los métodos de cifrado tradicionales con estrategias de ataque avanzadas.
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Examinando los riesgos y soluciones para la seguridad en dispositivos de Realidad Aumentada.
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Este artículo habla sobre las preocupaciones de privacidad al usar modelos GPT en entornos en la nube.
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