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Des recherches montrent des défis et de nouvelles méthodes pour améliorer la vie privée des appareils.

Cet article parle de comment le SDN améliore la sécurité de l'IoT face à la montée des menaces.

Examiner comment les indices émotionnels peuvent détourner la technologie d'identification des locuteurs.

Examiner les vulnérabilités des transformers de vision et des modèles en aval à travers des attaques de transfert.

Les fonctionnalités de sécurité dans les systèmes d'IA sont super importantes pour une utilisation responsable et éthique.

Une méthode pour évaluer la confiance dans la technologie de localisation à bande ultra-large.

Améliorer la détection des menaces en utilisant des LLM pour analyser l'activité des points de terminaison.

Un aperçu des risques et des méthodes liés à la sécurité des modèles de langage.

Une nouvelle méthode pour identifier les activités de ligne de commande obfusquées en cybersécurité.

Comidds propose des infos mises à jour sur les ensembles de données pour la recherche en détection d'intrusions.

Analyser les vulnérabilités des outils de complétion de code populaires et leurs implications pour les devs.

La recherche se concentre sur l'amélioration des défenses en apprentissage automatique contre les attaques adversariales.

Examiner comment l'IA peut améliorer la génération de code de sécurité grâce au contexte.

Une étude révèle des avancées dans la détection des vulnérabilités des logiciels grâce à des classificateurs spécialisés.

Cet article examine comment les exemples adverses affectent les systèmes de détection de malware.

Un aperçu de comment la technologie façonne divers secteurs aujourd'hui.

Analyser les échecs logiciels aide à améliorer les pratiques dans différents secteurs.

Utiliser des grands modèles de langage pour améliorer la détection des vulnérabilités dans le code logiciel.

Examen des vulnérabilités et des défenses dans les modèles de diffusion pour une génération de contenu sûre.

Une nouvelle méthode améliore la détection des activités malveillantes dans les réseaux informatiques.

Explorer l'impact des attaques adversariales sur l'explicabilité dans l'apprentissage profond.

La recherche se concentre sur la détection de l'audio deepfake grâce à des techniques améliorées et à l'expansion des données.

Examiner les problèmes de sécurité dans les mécanismes de retour d'expérience des utilisateurs pour les outils de génération de code.

Utiliser des modèles linguistiques pour améliorer les jeux de données de détection de vulnérabilités.

Les jumeaux numériques aident les aéroports à renforcer leurs défenses contre les menaces cybernétiques croissantes.

Exploration du rôle des Transformers et des LLMs dans l'amélioration de la sécurité des réseaux.

Un aperçu des attaques DoS et des stratégies de défense modernes.

Présentation d'un outil pour évaluer les méthodes de détection d'anomalies non supervisées dans l'apprentissage fédéré.

Un aperçu des expériences et des besoins des chasseurs de menaces face à la hausse des cybermenaces.

Cet article explore le rôle des LLM dans la détection des menaces réseau.

Un aperçu de comment l'IA neurosymbolique peut améliorer la réponse aux incidents de cybersécurité.

Une étude révèle des vulnérabilités dans le verrouillage logique qui affectent la sécurité des données.

Un cadre guide le choix des modèles pré-entraînés efficaces pour la détection de vulnérabilités.

Swarm-Net améliore la sécurité de l'IoT en utilisant SRAM et des réseaux de neurones graphiques.

PhishLang propose une détection améliorée des sites de phishing grâce à des techniques d'analyse avancées.

Examiner l'impact de la diversité de genre sur le recrutement en cybersécurité.

Découvre comment les LLMs changent la création de graphes d'attaques en cybersécurité.

Cette étude évalue l'efficacité des LLM à repérer les vulnérabilités dans différents langages de programmation.

Malacopula remet en question la fiabilité des technologies de vérification automatique des locuteurs.

La nouvelle méthode Hound renforce la protection contre les attaques par canal auxiliaire.