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Apprends comment le fuzzing peut repérer des vulnérabilités dans les configurations FPGA, surtout dans les appareils Xilinx.

Examiner les dangers d'intégrer des modèles de langue dans des systèmes robotiques.

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Une étude révèle la complexité de détecter des vulnérabilités qui s'étendent sur plusieurs unités de code.

De nouvelles méthodes améliorent la robustesse des DNN face aux attaques adversariales en prenant en compte les vulnérabilités des exemples.

Enquête sur des techniques pour améliorer la sécurité de BusyBox utilisé dans les dispositifs IoT.

Apprends à corriger efficacement les vulnérabilités dans les logiciels open source.

Un aperçu détaillé de la sécurité de SCTP et des vulnérabilités récentes.

Cet article examine le rôle de la théorie des jeux dans la compréhension des menaces et des stratégies en cybersécurité.

Une nouvelle méthode renforce la robustesse du modèle tout en gardant de bonnes performances sur des tâches réelles.

SliSE améliore la détection des vulnérabilités de réentrance dans des contrats intelligents complexes.

Les modèles de fond comme CLIP offrent à la fois des opportunités et des dangers cachés dans l'IA.

Un nouvel outil prédit et évalue les risques de sécurité dans les microservices.

Une nouvelle approche améliore l'audit des contrats intelligents et la détection des vulnérabilités.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer l'identification des vulnérabilités des serveurs web.

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La programmation en assembleur rencontre la compétition alors que les survivants se battent dans CodeGuru Xtreme.

Le hacktivisme pose de sérieux risques à la sécurité des satellites dans le paysage numérique actuel.

Une étude sur comment les grands modèles de langage peuvent améliorer la détection des vulnérabilités dans les logiciels.

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Une étude sur les intempéries extrêmes et les risques pour la santé à travers l'Australie.

Les inquiétudes montent sur la sécurité des modèles de Text-to-Image et leur mauvaise utilisation.

Une étude révèle des vulnérabilités dans le code produit par de grands modèles de langage.

Une étude sur l'efficacité des outils SAST pour les contrats intelligents.

Examiner les risques et les défenses contre les attaques de références globales JNI sur Android.

Apprends comment les organisations peuvent se préparer et se remettre efficacement des menaces cybernétiques.

Une nouvelle plateforme vise à améliorer les tests de sécurité des véhicules pour les technologies automobiles modernes.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation des vulnérabilités en utilisant des données d'exploitations du monde réel.

Améliorer la sécurité dans l'IoT grâce à des dialectes innovants du protocole CoAP.

Un aperçu de la fiabilité et des vulnérabilités des PUFs dans les appareils IoT.

Explorer le rôle de l'IA dans la correction des vulnérabilités logicielles.

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Examiner les risques et l'utilisation abusive des grands modèles de langue dans la cybercriminalité.

Une nouvelle méthode pour identifier les vulnérabilités dans le code natif des applications Android.

VulLLM améliore la détection automatique des vulnérabilités logicielles grâce à des techniques d'apprentissage avancées.

Un nouveau système s'attaque aux problèmes potentiels des règles d'action-déclenchement IoT pour les maisons intelligentes.

M2CVD améliore la détection des vulnérabilités logicielles grâce à des approches de modèle collaboratif.

Une nouvelle méthode aide les organisations à mieux prioriser les vulnérabilités logicielles.

Une nouvelle approche améliore la détection des vulnérabilités de sécurité logicielle en utilisant des modèles avancés.