Un nouveau cadre améliore la robustesse de l'apprentissage contrastif des graphes contre les attaques structurelles.
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La science de pointe expliquée simplement
Un nouveau cadre améliore la robustesse de l'apprentissage contrastif des graphes contre les attaques structurelles.
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Une nouvelle méthode améliore les exemples adversariaux contre les vulnérabilités des modèles de langue.
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Apprends ce qu'est la fuite d'infos et comment protéger les données sensibles.
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Des attaques récentes par backdoor révèlent des risques dans les technologies d'identification vocale.
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La recherche se concentre sur l'amélioration de la sécurité du chiffrement avec des fréquences d'horloge aléatoires et des cœurs fictifs.
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RoSAS améliore la détection d'anomalies en utilisant des données étiquetées et des techniques innovantes.
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Une nouvelle méthode d'évaluation des risques utilisant des graphes d'attaques pour une cybersécurité améliorée.
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Nouvelle méthode améliore les attaques adversariales tout en maintenant les métriques de performance.
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Une nouvelle méthode pour détecter les deepfakes en utilisant l'apprentissage auto-supervisé et des structures de graphe.
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SecBeam propose une solution sécurisée pour la communication mmWave contre les menaces de vol de faisceau.
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Une nouvelle méthode vérifie la propriété des modèles DRL pour éviter le vol.
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Renseigne-toi sur les dangers des attaques de virus sans fil et les stratégies de défense.
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Des experts ont discuté des défis et des stratégies de sécurité de la chaîne d'approvisionnement logicielle lors d'un récent sommet.
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Un aperçu des défenses contre les attaques par porte dérobée dans les réseaux de neurones profonds.
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Une nouvelle méthode pour défendre les réseaux de neurones profonds contre les menaces de porte dérobée avec des résultats prometteurs.
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De nouvelles méthodes visent à attraper les attaquants avant qu'ils ne causent des dégâts.
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Explorer les problèmes de confidentialité dans le fine-tuning des modèles d'IA comme GPT-3.
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Cette étude analyse les risques des exemples adversariaux en apprentissage automatique et les défenses possibles.
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Une nouvelle méthode améliore la précision pour identifier les vulnérabilités des logiciels.
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SF-IDS améliore la défense cybernétique avec un apprentissage semi-supervisé et une fonction de perte hybride.
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URET propose une solution flexible contre les attaques adversariales sur différents types de données.
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