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Un nuevo marco mejora la robustez del Aprendizaje Contrastivo de Grafos frente a ataques estructurales.

Nuevo método mejora ejemplos adversariales contra las vulnerabilidades de los modelos de lenguaje.

Infórmate sobre la filtración de información y estrategias para proteger datos sensibles.

Los recientes ataques por backdoor exponen riesgos en las tecnologías de identificación por voz.

La investigación se centra en mejorar la seguridad del cifrado con frecuencias de reloj aleatorias y núcleos falsos.

Explora el ataque de robo de enlaces por inyección de nodos y las preocupaciones de privacidad en las GNNs.

Explorando métodos avanzados para mejorar la privacidad de los datos en el aprendizaje automático usando técnicas cuánticas.

RoSAS mejora la detección de anomalías usando datos etiquetados y técnicas innovadoras.

Un nuevo enfoque para la evaluación de riesgos usando gráficos de ataques para mejorar la ciberseguridad.

Nuevo método mejora los ataques adversariales sin afectar los métricas de rendimiento.

Un nuevo método para detectar deepfakes usando aprendizaje auto-supervisado y estructuras de grafos.

SecBeam ofrece una solución segura para la comunicación mmWave contra amenazas de robo de haz.

Nuevo método verifica la propiedad de modelos de DRL para prevenir robos.

Infórmate sobre los peligros de los ataques de virus inalámbricos y las estrategias de defensa.

Expertos hablan sobre los desafíos y estrategias de seguridad en la cadena de suministro de software en una cumbre reciente.

Una mirada a las defensas contra ataques de puerta trasera en redes neuronales profundas.

Un nuevo método para defender redes neuronales profundas de amenazas de puertas traseras con resultados prometedores.

Nuevos métodos buscan atrapar a los atacantes antes de que causen daño.

Explorando problemas de privacidad en el ajuste de modelos de IA como GPT-3.

Este estudio analiza los riesgos de ejemplos adversariales en el aprendizaje automático y posibles defensas.

Explorando los riesgos de filtraciones de datos en sistemas integrados de CPU-GPU.

Aprende a manejar la duración de los indicadores de compromiso de manera efectiva.

Un enfoque novedoso para mejorar la clasificación del tráfico encriptado usando análisis a nivel de bytes.

Abordando las crecientes amenazas cibernéticas a las cadenas de suministro de software a través de esfuerzos colaborativos y mejores prácticas.

Un método basado en tarjetas para hacer la ciberseguridad accesible para principiantes.

Un nuevo método mejora la precisión en la identificación de vulnerabilidades en software.

Infórmate sobre las amenazas de extorsión que enfrentan a los validadores de Ethereum y las formas de mitigar riesgos.

Los FPGAs mejoran la eficiencia y seguridad de los procesos de Aprendizaje Federado.

SF-IDS mejora la defensa cibernética con aprendizaje semisupervisado y función de pérdida híbrida.

Este estudio mejora la solidez del aprendizaje profundo a través de la selección dinámica de modelos.

Un nuevo método se centra en el comportamiento del código binario para detectar similitudes de manera más efectiva.

Un nuevo enfoque para mejorar la seguridad de los vehículos autónomos contra amenazas cibernéticas.

Los investigadores desarrollan un modelo Conformer para mejorar la detección de audio falso.

Los ataques automatizados a los aceleradores de DNN pueden revelar detalles del modelo con poco esfuerzo.

Infórmate sobre los riesgos de los ataques a través del sonido en los teclados y cómo protegerte.

Explorando los peligros de los ataques backdoor en Redes Neurales Cuánticas.

Un nuevo marco mejora la detección de intrusiones en IoT al abordar el desequilibrio de datos.

Seguir las discusiones ayuda en la detección temprana de amenazas y estrategias de defensa.

Un estudio sobre las vulnerabilidades de las aplicaciones integradas con LLM frente a ataques de inyección SQL.

URET ofrece una solución flexible contra ataques adversariales en varios tipos de datos.