Explorando los riesgos de los modelos de lenguaje grandes en amenazas cibernéticas.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Explorando los riesgos de los modelos de lenguaje grandes en amenazas cibernéticas.
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Evaluar modelos de IA es clave para evitar resultados perjudiciales en el desarrollo tecnológico.
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LLMDet identifica la fuente del texto, aumentando la confianza en la información.
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Un nuevo método mejora el realismo en muestras adversariales mientras mantiene la efectividad.
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La huella de radio mejora la seguridad de los satélites contra ataques de suplantación y repetición.
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Explorando métodos para detectar fraude en DeFi utilizando técnicas avanzadas de análisis de datos.
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Este estudio examina ataques a redes de distribución de agua y propone métodos para una mejor detección de fugas.
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Un método para mejorar los modelos de clasificación de texto contra cambios adversariales.
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Un nuevo modelo mejora la detección de amenazas cibernéticas en entornos de nube.
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Un nuevo método mejora el anonimato en las firmas de anillo para una mejor seguridad.
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Examinando el papel de las técnicas de FPGA en la mejora de la seguridad del hardware.
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Un nuevo método predice la robustez de redes de manera eficiente usando técnicas de aprendizaje profundo.
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Un nuevo modelo mejora la precisión en la detección de vulnerabilidades usando técnicas de aprendizaje profundo.
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Una mirada a los nuevos métodos de codificación para mejorar la privacidad de los datos.
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MeTTa busca unificar la programación para humanos y AGIs.
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Evaluando riesgos de privacidad en el deep learning contra varios ataques.
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Un nuevo protocolo para proteger la privacidad del usuario en el deslizamiento de redes 5G.
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PPA-AFL mejora la privacidad de datos en el aprendizaje automático colaborativo entre dispositivos.
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Un nuevo método para detectar patrones inusuales en datos usando aprendizaje automático.
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El aprendizaje incremental mejora el aprendizaje automático, pero enfrenta serias amenazas de ataques de puerta trasera.
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Este estudio explora cómo los operadores de red se adaptaron durante el conflicto entre Rusia y Ucrania.
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Una inmersión profunda en los ataques de morphing facial y los métodos de detección.
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UMD ofrece una nueva forma de identificar ataques backdoor complejos de manera efectiva.
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Un estudio sobre la efectividad de los ataques vecinales para revelar datos de entrenamiento.
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Un nuevo marco mejora la detección de rutas de ataques cibernéticos.
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T800 ofrece una solución de seguridad eficiente para dispositivos IoT vulnerables.
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Explora estrategias para asegurar un enrutamiento seguro en redes vulnerables.
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Un nuevo método mejora la detección de ransomware usando múltiples pruebas para mayor precisión.
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Una mirada a los riesgos y vulnerabilidades de la seguridad por huellas dactilares en los smartphones.
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Un nuevo método que usa gráficos para identificar ataques adversariales en redes neuronales.
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Esta investigación explora cómo los ataques adversariales afectan los modelos de inferencia bayesiana.
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Explorando ataques y defensas de etiquetas limpias en modelos de aprendizaje automático de PLN.
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Examinando cómo cambios sutiles impactan la calidad de imagen en sistemas de compresión.
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Esta revisión analiza la resistencia del aprendizaje no supervisado a ataques adversariales.
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Este artículo analiza los ataques de inferencia de atributos en GNNs y su impacto en la privacidad.
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GAD-NR mejora la detección de anomalías en gráficos a través de una reconstrucción completa de vecindarios.
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Un nuevo marco mejora la detección de vulnerabilidades utilizando técnicas avanzadas de grafos.
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Una mirada a asegurar la confiabilidad en estructuras de datos auditables.
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Las organizaciones enfrentan desafíos de seguridad únicos en configuraciones multicloud.
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Una mirada a cómo PassGPT y PassVQT mejoran la seguridad de las contraseñas.
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