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La criptografía post-cuántica desarrolla nuevos métodos para proteger los datos de ataques cuánticos.

La investigación muestra que el aprendizaje por refuerzo profundo puede mejorar la seguridad en IoT.

Una mirada al papel del aprendizaje automático en la lucha contra las amenazas cibernéticas.

Las herramientas automatizadas mejoran las pruebas de penetración mediante la integración de IA y la gestión de tareas.

Explorando las ideas recientes de la cumbre sobre la seguridad de la cadena de suministro de software.

A medida que la tecnología de clonación de voz avanza, los métodos de detección confiables son cruciales.

Un nuevo marco, SerIOS, mejora la seguridad del hardware en sistemas optoelectrónicos.

Un nuevo ataque muestra riesgos para la seguridad de los datos de los pacientes en sistemas de aprendizaje federado.

LCMsec ofrece un método seguro para la comunicación directa entre dispositivos.

Un estudio sobre el proceso y los desafíos que enfrentan los profesionales de la seguridad.

Un estudio revela vulnerabilidades en los modelos de lenguaje actualizados frente a ataques adversariales.

Nuevos métodos plantean serios riesgos de seguridad para la tecnología de reconocimiento de voz.

Explora el impacto de los ataques adversarios en sistemas de aprendizaje por refuerzo multi-agente.

Explorando riesgos y estrategias para proteger las redes eléctricas de ataques que alteren la carga.

DyNNs ofrecen un procesamiento eficiente y un rendimiento sólido contra ataques adversariales.

Los métodos de adaptación en el momento de la prueba enfrentan vulnerabilidades por ataques de envenenamiento, lo que pone a prueba su efectividad.

Examinando cómo la compresión de modelos afecta a las defensas contra ataques adversariales.

Examinando los riesgos en el estado compartido de las aplicaciones de AR y formas de mejorar la seguridad.

Un nuevo marco mejora la confiabilidad de los modelos de aprendizaje profundo contra cambios sutiles.

Un nuevo método busca proteger a los vehículos inteligentes de ataques de datos falsos.

Las herramientas de IA avanzadas se pueden malusar para crear malware, lo que genera preocupaciones de ciberseguridad.

LeakFuzzer detecta fugas de información en programas para mejorar la seguridad del software.

Explorando vulnerabilidades ocultas en modelos de aprendizaje automático y posibles contramedidas.

La investigación resalta nuevas formas de mejorar las defensas de los modelos contra ataques adversariales.

Un nuevo enfoque mejora la ciberseguridad para servicios en la nube al predecir amenazas a las VM.

Los ataques de phishing con logos manipulados representan riesgos serios para los usuarios.

Explorando la sinergia entre LLMs y ZTNs para una mejor gestión de redes.

Los investigadores revelan cómo el malware puede engañar a los antivirus con ataques astutos.

ConRo mejora la detección de fraude al identificar sesiones dañinas de manera efectiva usando aprendizaje profundo.

Este artículo habla sobre ataques de envenenamiento en modelos financieros de deep learning y sus riesgos ocultos.

Un marco que utiliza gemelos digitales para identificar dispositivos IoT comprometidos.

Automatizar la priorización de los informes de errores mejora la seguridad de los contratos inteligentes y la eficiencia de los desarrolladores.

Un nuevo marco mejora la efectividad de los ataques adversariales en modelos de código.

Examinando los peligros que presentan los ataques adversariales en modelos de imágenes y textos.

Examinando cómo las Redes Neurales Causales mejoran la resistencia a ataques adversariales.

Un nuevo modelo mejora la detección de vulnerabilidades usando datos positivos y no etiquetados.

Los ataques de temporización representan riesgos para el software, mostrando información sensible a través del tiempo de ejecución.

Nuevos métodos identifican cuentas vinculadas para reducir el contenido abusivo en redes sociales.

LEAP mejora las pruebas adversariales para software de procesamiento de lenguaje natural.

Los estudios destacan la efectividad de los modelos preentrenados para solucionar vulnerabilidades en el software.