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Cet article examine le rôle du fingerprinting de navigateur dans la publicité en ligne et ses soucis de vie privée.

Un nouvel allocateur de mémoire améliore la sécurité contre les attaques Rowhammer tout en gardant de bonnes performances.

Aborder les risques de sécurité dans l'IA générative grâce au red et blue teaming.

Évaluer l'efficacité des LLM pour l'analyse des menaces.

Améliorer les méthodes de détection des paquets nuisibles dans les dépôts de logiciels.

De nouvelles méthodes améliorent la sécurité des actionneurs dans les systèmes cyber-physiques pour prévenir les attaques.

Explorer l'équilibre entre les menaces adversariales et les mesures proactives en apprentissage automatique.

Des recherches montrent des risques avec les capteurs de mouvement des smartphones, soulevant des préoccupations sur la vie privée.

Analyser les liens entre CAPEC et ATT&CK pour améliorer les évaluations de risque.

Explore les préoccupations en matière de vie privée entourant les attaques d'inférence d'appartenance en apprentissage automatique.

Une nouvelle approche améliore la détection de fraude en utilisant l'informatique quantique et des modèles SVM.

Une étude sur l'importance des métriques d'évaluation dans la détection d'anomalies.

Ce benchmark évalue les menaces à la vie privée et les mécanismes de défense dans les modèles de PNL.

Un aperçu de comment l'IA détecte et analyse la fraude en ligne.

Le chiffrement sélectif améliore la confidentialité tout en maintenant les performances du modèle dans l'apprentissage collaboratif.

Présentation d'un cadre pour une formation sécurisée des modèles d'apprentissage automatique.

La technologie de l'IA change le paysage des arnaques par vishing, ce qui augmente les risques pour les gens.

Un banc d'essai flexible améliore la recherche en Réseaux de Données Nommées pour un meilleur accès aux données.

Cet article parle d'améliorer la détection d'anomalies non supervisée en utilisant des méthodes de classification.

Un aperçu de la computation préservant la vie privée et de son efficacité grâce à des designs centrés sur la mémoire.

Une approche légère améliore la détection des correctifs de vulnérabilités silencieuses dans les logiciels open-source.

Améliorer la capacité des LLM à réparer les vulnérabilités de dépassement de buffer avec des techniques sensibles au contexte.

SOSK aide les utilisateurs à suivre et extraire des mots-clés des rapports de sécurité des logiciels.

Présentation de Wavelet-CLIP pour une détection améliorée des images deepfake.

Des recherches montrent des failles dans la détection de voie des véhicules autonomes à cause des ombres négatives.

Des méthodes innovantes améliorent la détection des malwares grâce à l'inspection approfondie des paquets.

Nouveau design qui améliore la fiabilité et la sécurité des appareils IoT grâce à la technologie PUF.

Avec l'avancée de la technologie, la sécurité des logiciels fait face à de nouveaux défis et opportunités.

De nouvelles méthodes améliorent les pratiques de sécurité dans les systèmes industriels interconnectés.

Examiner l'impact et les leçons de l'attaque cybernétique DarkSeoul sur la Corée du Sud.

Enquête sur la qualité et les problèmes de sécurité du code généré par l'IA.

Découvrez comment les réseaux de tenseurs améliorent la détection des anomalies dans différents domaines.

Apprends à protéger les modèles linguistiques contre la manipulation et à garantir des réponses sécurisées.

Un ensemble de données complet pour l'analyse du trafic réseau et la détection d'anomalies.

Un aperçu des méthodes traditionnelles et d'apprentissage profond en sécurité réseau.

Des recherches montrent des faiblesses dans la détection de la toxicité en ligne en utilisant des techniques d'art ASCII.

La sémantique d'équipe améliore la vérification des propriétés complexes dans les systèmes logiciels.

Les outils automatisés sont super importants pour vérifier la sécurité matérielle des appareils modernes.

De nouvelles méthodes améliorent l'audit de l'utilisation des données dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Une étude comparant les menaces à la vie privée dans les réseaux de neurones à impulsion et les réseaux de neurones artificiels.