Últimos artículos para Ciberseguridad

Este artículo examina los riesgos de seguridad de los ataques backdoor en el aprendizaje automático en sistemas de grafos.

Un nuevo enfoque mejora la efectividad de los ataques a los modelos de lenguaje enfocados en la seguridad.

Este artículo evalúa la efectividad de los modelos de similitud visual contra ataques de phishing.

Un enfoque nuevo para mantener los datos gráficos sensibles seguros en línea.

DiveR-CT mejora el equipo rojo automatizado para mejores evaluaciones de seguridad.

Un estudio sobre la efectividad de las bibliotecas que analizan certificados X.509.

Aprende cómo la tecnología cuántica protege la comunicación privada.

Una revisión de métodos de análisis de redes para combatir el lavado de dinero.

Una mirada a los desafíos de seguridad y soluciones para el hardware en la nube.

Nuevos métodos combaten ataques de puerta trasera en modelos de aprendizaje automático para aumentar la seguridad.

Examinando los desafíos y soluciones en el marcado de LLM para prevenir su mal uso.

Un estudio sobre fallos de seguridad en la verificación de direcciones de contratos inteligentes y un método propuesto para su detección.

Un nuevo estándar para evaluar LLMs en tareas de ciberseguridad.

Descubre los métodos clave y aplicaciones de la detección de anomalías en estructuras de datos cambiantes.

Examinando las contribuciones y vulnerabilidades de los clientes en sistemas de aprendizaje federado.

Nuevos métodos criptográficos son vitales para proteger los datos contra amenazas cuánticas.

Examinando extensiones dañinas en la Chrome Web Store y cómo detectarlas.

Este enfoque mejora la comparación de funciones en software a través de gráficos de llamadas.

LayerCAM-AE mejora la detección de actualizaciones maliciosas en el aprendizaje federado mientras preserva la privacidad de los datos.

Combinar NIDS con IA Neurrosimbólica mejora la detección de amenazas y la comprensión del sistema.

Analizando vulnerabilidades en el protocolo SAE J1939 para vehículos comerciales.

Dos técnicas innovadoras mejoran los ataques adversariales en modelos de datos tabulares.

Examinando los riesgos y el mal uso de los grandes modelos de lenguaje en el cibercrimen.

Abordando los desafíos de seguridad en los agentes de IA para interacciones más seguras.

Nuevos métodos mejoran las predicciones de los modelos de lenguaje bajo diferentes condiciones de entrada.

ECHO mejora la clasificación del tráfico de red a través de técnicas de aprendizaje automático.

BISON ofrece una forma de iniciar sesión de manera segura mientras protege la identidad de los usuarios.

Presentamos PrivacyRestore para proteger los datos de los usuarios mientras usan modelos de lenguaje grandes.

Explora los desafíos de privacidad que plantean los ataques de inferencia en modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo método para identificar vulnerabilidades en el código nativo de aplicaciones de Android.

FACOS ofrece una forma segura de manejar datos sensibles usando tecnología blockchain.

Aprende sobre los sistemas de anti-suplantación facial y su importancia en la seguridad digital.

Aprende sobre técnicas de fuzzing para mejorar la seguridad de las aplicaciones web.

Explorando los desafíos de los explicadores de GNN bajo ataques adversarios en aplicaciones críticas.

Un nuevo diseño combina la distribución de claves cuánticas con Tor para mejorar la privacidad en línea.

Un nuevo método de ataque genera preocupaciones sobre la privacidad en los modelos de comprensión de documentos.

Descubriendo los riesgos que representan los ataques de puerta trasera en sistemas inteligentes.

Nuevos métodos como PromptFix ayudan a proteger los modelos de lenguaje de amenazas ocultas.

Los interruptores de circuito ofrecen un nuevo método para prevenir salidas dañinas de IA de manera efectiva.

Un nuevo enfoque para el entrenamiento adversarial mejora el rendimiento y la seguridad de los sistemas de IA.