Une nouvelle méthode protège les données sensibles pendant l'entraînement des modèles de machine learning.
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La science de pointe expliquée simplement
Une nouvelle méthode protège les données sensibles pendant l'entraînement des modèles de machine learning.
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Apprends comment les cybercriminels trompent les gens pour qu'ils révèlent des infos sensibles.
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Deux enregistrements DNS innovants améliorent la sécurité et la vitesse des services en ligne.
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Cet article examine comment Google Bard réagit aux attaques d'images adversaires.
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Un modèle prédit le comportement du marché dans le trading d'énergie décentralisée au milieu des cybermenaces.
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Une nouvelle méthode améliore la détection des faux audios dans les systèmes de reconnaissance vocale.
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Une nouvelle approche pour mieux identifier les attaques adversariales sur les systèmes d'apprentissage profond.
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Une nouvelle méthode pour repérer des données inhabituelles dans différents domaines.
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Fed-LSAE renforce la sécurité dans l'apprentissage fédéré et contr attaque les attaques par empoisonnement.
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Une nouvelle méthode améliore la transférabilité des exemples adverses entre les modèles d'apprentissage profond.
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Cette étude examine des méthodes de communication sécurisée dans l'IIoT en utilisant des techniques NOMA.
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Les SBOM sont super importantes pour suivre les composants logiciels et améliorer la sécurité.
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Un aperçu des méthodes pour détecter et localiser les attaques par injection de fausses données.
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Un nouvel outil améliore l'analyse des mots de passe fuités pour renforcer la sécurité en ligne.
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Cette recherche explore des techniques d'apprentissage profond pour améliorer les défenses contre les attaques par canaux auxiliaires.
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Cet article parle d'une nouvelle méthode pour améliorer les attaques adversariales en utilisant le transfert de style.
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Analyse des risques de manipulation de données et des stratégies de défense pour les véhicules connectés.
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Un stockage cloud mal configuré présente des risques de sécurité pour l'exposition des données sensibles.
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Examiner comment les attaquants exploitent les services cloud et leurs comportements de scan.
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Apprends comment la tromperie numérique protège les systèmes contre les menaces modernes.
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Une nouvelle approche protège les modèles de langage contre la manipulation d'input nuisible.
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LogGPT propose des méthodes améliorées pour détecter les anomalies dans les données de logs.
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Renseigne-toi sur les risques des attaques ciblées dans le paysage numérique.
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TroLL combine le verrouillage logique avec des trojans matériels, ce qui pose de sérieux risques de sécurité.
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Un nouveau cadre combine CodeBERT et GNNs pour une meilleure détection des vulnérabilités dans les logiciels.
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LATTICE améliore la détection d'anomalies dans les systèmes cyber-physiques grâce à un apprentissage structuré.
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