Informatique - Cryptographie et sécurité

AdaPPA améliore les attaques par jailbreak sur les modèles de langage en combinant des réponses sûres et nuisibles.

Les avancées en IA rendent l'audio truqué courant, d'où le besoin de détection.

Un aperçu des systèmes de communication sécurisés combinant des technologies de détection.

L'espoir nous inspire à surmonter les défis et à poursuivre nos rêves.

Enquête sur l'efficacité de ChatGPT à identifier les abus de cryptographie dans les applications Java.

Les Bloom Filters apprenants améliorent la sécurité des données tout en réduisant les faux positifs.

Une méthode fiable pour vérifier l'identité en utilisant des motifs veineux uniques.

Explore comment les NFTs et la blockchain améliorent la gestion des données de drones.

Explorer le chiffrement homomorphe hybride pour un traitement sécurisé des données en ML.

Examiner comment la précision des SBOM affecte la détection des vulnérabilités des logiciels.

Un outil aide les utilisateurs à vérifier si leurs données ont été utilisées dans des modèles d'apprentissage profond.

Un système qui aide les utilisateurs à contrôler les données des appareils IoT.

Cet article parle des avancées dans la protection des contrats intelligents contre les vulnérabilités et les pertes financières.

Explorer comment la reconnaissance automatique de contenu affecte la vie privée des utilisateurs sur les smart TVs.

Une nouvelle méthode pour détecter les attaques DDoS en utilisant de grands modèles de langage.

Cette étude met en avant le rôle de la charge de travail dans la reconnaissance des e-mails de phishing.

Examiner comment les programmes de récompense pour les bugs améliorent la sécurité des projets open-source.

Examiner comment les mainteneurs d'OSS gèrent efficacement les défis de sécurité.

Une étude sur l'utilisation de l'apprentissage automatique pour identifier efficacement les sites web nuisibles.

Les LLMs offrent à la fois des solutions et des risques pour lutter contre les menaces de malware.

Les codes pseudorandom garantissent une transmission de données sécurisée et protègent contre les erreurs.

Une nouvelle mesure pour renforcer les systèmes de détection d'intrusion réseau contre les attaques adverses.

Examen des risques de confidentialité de l'IA et du ML dans les milieux médicaux.

Cet article parle des défis et des améliorations dans la détection de malware Android en utilisant l'apprentissage automatique.

Cet article met en avant des stratégies de Cyber Déception pour améliorer la cybersécurité.

Une nouvelle méthode améliore la confidentialité des données tout en maintenant la performance dans le cloud.

Examiner les risques et les défenses contre les attaques par défaut dans les signatures numériques LESS.

Cet article présente Reverso, une méthode pour améliorer l'efficacité du protocole QUIC.

Cette recherche se concentre sur l'entraînement de ControlNet tout en protégeant les données des utilisateurs sur les appareils.

Explorer les préoccupations en matière de confidentialité dans le réglage des modèles de diffusion avec des données personnelles.

De nouvelles stratégies pour la collaboration des agents renforcent la confiance et l'efficacité des réponses de l'IA.

Exploiter l'IA pour booster l'efficacité des honeypots contre les menaces cybers.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des événements de sécurité au milieu du bruit de Twitter.

Ce papier propose un cadre pour améliorer la sécurité et l'accessibilité de la fractionalisation des NFT.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité et l'efficacité de la blockchain dans les réseaux décentralisés.

Une nouvelle approche pour améliorer l'analyse du trafic réseau grâce à des modèles basés sur des graphes.

Examiner les problèmes de sécurité clés liés aux grands modèles de langage en IA.

Examen des problèmes de sécurité auxquels sont confrontés les développeurs d'applications mobiles sur Stack Overflow.

Explorer les avantages d'une approche basée sur les modèles pour la gestion des risques en cybersécurité.

Un nouveau modèle améliore la récupération de noms de fonction dans l'analyse de code binaire.