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Examinando los riesgos que enfrentan los TEE debido a los métodos de ataque en evolución.

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Examinando el impacto de los empujones en el comportamiento de cambio de contraseñas después de filtraciones de datos.

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

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Nuevos métodos mejoran la seguridad en sistemas criptográficos usando mecánica cuántica.

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UGradSL ofrece una solución práctica para eliminar información sensible de los modelos de aprendizaje automático.

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Investigando las fallas de seguridad en la Extensión de Etiquetado de Memoria y ataques de ejecución especulativa.

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Explorando métodos para proteger imágenes personales del mal uso de la IA.

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Un estudio que evalúa la efectividad de los LLM en la detección de vulnerabilidades en aplicaciones de Android.

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Este artículo habla de cómo mejorar la seguridad de las redes IoT usando satélites LEO.

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Un método para asegurar imágenes a través de técnicas de encriptación avanzadas.

Un nuevo marco evalúa métodos para anonimizar datos biométricos y mejorar la privacidad.

Nuevos métodos buscan proteger los modelos de aprendizaje automático contra amenazas de puertas traseras.

Un enfoque nuevo expone vulnerabilidades en modelos de aprendizaje profundo, levantando preocupaciones sobre la privacidad.

Un estudio revela cómo los patrones de datos 5G pueden exponer la actividad de los usuarios.

Combinar redes neuronales con criptografía mejora los métodos de comunicación segura.