Un nuevo enfoque para mejorar la detección de intrusiones usando aprendizaje automático.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Un nuevo enfoque para mejorar la detección de intrusiones usando aprendizaje automático.
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Una mirada al papel de la IA en la codificación segura a medida que nos acercamos a 2030.
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Un nuevo marco mejora las interacciones de los administradores de contraseñas para un acceso en línea más seguro.
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Explora los fundamentos del Aprendizaje Federado y su importancia en la privacidad de datos.
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Un nuevo marco evalúa métodos para anonimizar datos biométricos y mejorar la privacidad.
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Nuevos métodos buscan proteger los modelos de aprendizaje automático contra amenazas de puertas traseras.
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Examinando el papel del red teaming en la prueba de sistemas de IA para riesgos.
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Un estudio que revela fallos de seguridad en aplicaciones de pago móvil populares.
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Aprovechando las redes sociales para mejorar la ciberseguridad de los vehículos y mitigar amenazas emergentes.
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Un estudio sobre enseñar ciberseguridad en cursos de programación.
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Explorando los beneficios del Aprendizaje Federado para la detección de anomalías en redes IoT.
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Un estudio revela cómo los patrones de datos 5G pueden exponer la actividad de los usuarios.
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Los nuevos modelos ayudan a los desarrolladores, pero los ataques de puerta trasera representan serios riesgos de seguridad.
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Una mirada a los desafíos y soluciones de privacidad e integridad en el aprendizaje federado.
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Un nuevo método combina LLMs con técnicas tradicionales de desensamblaje para un análisis efectivo.
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Abordar la contaminación de datos para mejorar la ciberseguridad y los sistemas de detección de anomalías.
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Combinar redes neuronales con criptografía mejora los métodos de comunicación segura.
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Presentamos HO-FMN para una mejor evaluación de la robustez de los modelos de aprendizaje automático contra ataques adversariales.
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La investigación destaca la robustez del modelo y las defensas en el aprendizaje federado descentralizado.
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Nuevos métodos abordan los riesgos de privacidad en la predicción de datos de movimiento humano.
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Explorando el cambio digital y su impacto en la ciberseguridad marítima.
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Un método nuevo para comparar mecanismos de privacidad en el aprendizaje automático.
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Nuevos métodos mejoran los ataques de caja negra usando datos no etiquetados para el aprendizaje automático.
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Explorando vulnerabilidades en el código generado por modelos de lenguaje.
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Un nuevo enfoque para mejorar la seguridad en el aprendizaje federado contra ataques de puerta trasera.
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Método innovador mejora la seguridad de IoT usando ruido artificial y técnicas de división de tasas.
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Usando realidad mixta para mejorar las pruebas de drones contra ataques de datos.
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Una mirada a la atestación remota colectiva y su impacto en la seguridad de dispositivos IoT.
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Nuevos protocolos mejoran la seguridad y la eficiencia en las firmas digitales cuánticas.
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Un nuevo método mejora la seguridad de los modelos de aprendizaje profundo contra amenazas ocultas.
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Explorando nuevas formas de mejorar la seguridad de la DRAM contra las amenazas de Rowhammer.
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Un nuevo enfoque para detectar anomalías en dispositivos IoT usando aprendizaje colaborativo.
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CICAPT-IIoT ayuda a detectar amenazas cibernéticas avanzadas en redes IoT industriales.
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El software de debloating mejora la velocidad y seguridad al eliminar código innecesario.
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Este artículo examina cómo la preparación de datos afecta al aprendizaje automático en ciberseguridad.
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Este artículo habla sobre cómo proteger a las GNNs de ataques de envenenamiento de datos y puertas traseras.
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Analizando técnicas efectivas de ataque backdoor clean-label en aprendizaje automático.
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