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ADVENT détecte les attaques dans les VANET, garantissant un transport plus sûr grâce à une surveillance en temps réel efficace.

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Un nouveau cadre améliore la détection des vulnérabilités logicielles en utilisant des techniques innovantes.

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De nouvelles méthodes visent à protéger les modèles d'IA des attaques en utilisant des stratégies optimisées.

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Un nouveau système vise à améliorer la détection de motifs dans de grandes bases de données de journaux.

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CleanSheet fait avancer le détournement de modèles sans changer les processus d'entraînement.

Les tactiques de phishing évoluent avec l'IA, ce qui pose de nouveaux risques pour les organisations.

Reconnaître les défauts cachés améliore la prédiction des vulnérabilités logiciels et les pratiques de sécurité.

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De nouvelles méthodes améliorent la sécurité de la synchronisation temporelle contre les retards causés par des cyberattaques.

PuriDefense renforce la sécurité des modèles d'apprentissage automatique contre les attaques en boîte noire de manière efficace et efficiente.

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Cet article décrit une méthode pour évaluer les risques de sécurité dans les applications DLT.

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Un aperçu des risques de sécurité auxquels sont confrontés les appareils IoT renforcés par l'apprentissage automatique.

Un nouveau cadre améliore la détection d'anomalies dans les données graphiques en utilisant des techniques d'apprentissage actif.

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Combiner la simulation et l'analyse d'événements pour la validation logicielle.

MORPH adapte les systèmes de détection de malware aux menaces en évolution avec moins d'intervention manuelle.

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Un système pour automatiser la surveillance des activités illicites sur le dark web.

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