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La investigación revela desafíos y nuevos métodos para mejorar la privacidad de los dispositivos.

Este artículo habla de cómo el SDN mejora la seguridad del IoT frente a amenazas crecientes.

Examinando cómo las señales emocionales pueden sabotear la tecnología de identificación de hablantes.

Examinando vulnerabilidades en transformadores de visión y modelos de downstream a través de ataques de transferencia.

Las funciones de seguridad en los sistemas de IA son clave para un uso responsable y ético.

Un método para evaluar la confianza en la tecnología de localización de banda ultraancha.

Mejorando la detección de amenazas usando LLMs para analizar la actividad de los endpoints.

Una visión general de los riesgos y métodos relacionados con la seguridad de los modelos de lenguaje.

Un nuevo método para identificar actividades ofuscadas en la línea de comandos en ciberseguridad.

Comidds ofrece información actualizada sobre conjuntos de datos para la investigación en detección de intrusiones.

Analizando las vulnerabilidades en herramientas de autocompletado de código populares y sus implicaciones para los desarrolladores.

La investigación se centra en mejorar las defensas del aprendizaje automático contra ataques adversariales.

Examinando cómo la IA puede mejorar la generación de código de seguridad a través del contexto.

Un estudio revela avances en la detección de vulnerabilidades de software usando clasificadores especializados.

Este artículo examina cómo los ejemplos adversariales afectan a los sistemas de detección de malware.

Una visión general de cómo la tecnología moldea varios sectores hoy en día.

Analizar fallos de software ayuda a mejorar las prácticas en varias industrias.

Usando Modelos de Lenguaje Grandes para mejorar la detección de vulnerabilidades en el código de software.

Examinando vulnerabilidades y defensas en modelos de difusión para una generación de contenido segura.

Un nuevo método mejora la detección de actividades maliciosas en redes informáticas.

Explorando el impacto de ataques adversariales en la explicabilidad del aprendizaje profundo.

La investigación se centra en detectar audio deepfake mediante técnicas mejoradas y expansión de datos.

Examinando preocupaciones de seguridad en los mecanismos de retroalimentación de los usuarios para herramientas de generación de código.

Utilizando modelos de lenguaje para mejorar conjuntos de datos de detección de vulnerabilidades.

Los gemelos digitales ayudan a los aeropuertos a fortalecer sus defensas contra las crecientes amenazas cibernéticas.

Explorando el papel de los Transformers y LLMs en mejorar la seguridad de la red.

Una visión general de los ataques DoS y las estrategias de defensa modernas.

Presentamos una herramienta para evaluar métodos de detección de anomalías no supervisados en el aprendizaje federado.

Una mirada a las experiencias y necesidades de los cazadores de amenazas ante el aumento de ciberamenazas.

Este artículo explora el papel de los LLMs en la detección de amenazas en la red.

Una mirada a cómo la IA neurosimbólica puede mejorar la respuesta a incidentes de ciberseguridad.

Un estudio revela vulnerabilidades en el bloqueo lógico que afectan la seguridad de los datos.

Un marco guía la selección de modelos preentrenados efectivos para la detección de vulnerabilidades.

Swarm-Net mejora la seguridad del IoT usando SRAM y Redes Neuronales Gráficas.

PhishLang ofrece una mejor detección de sitios web de phishing usando técnicas de análisis avanzadas.

Examinando el impacto de la diversidad de género en la contratación en ciberseguridad.

Aprende cómo los LLM están cambiando la creación de gráficos de ataque en ciberseguridad.

Este estudio evalúa la efectividad de los LLMs para encontrar vulnerabilidades en diferentes lenguajes de programación.

Malacopula desafía la fiabilidad de las tecnologías de verificación automática de hablantes.

El nuevo método Hound mejora la protección contra ataques de canal lateral.