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La cryptographie post-quantique développe de nouvelles méthodes pour protéger les données contre les attaques quantiques.

Des recherches montrent que l'apprentissage par renforcement profond peut améliorer la sécurité des IoT.

Un aperçu du rôle de l'apprentissage automatique dans la lutte contre les cybermenaces.

Les outils automatisés améliorent les tests de pénétration grâce à l'intégration de l'IA et à la gestion des tâches.

Explorer les dernières idées du sommet sur la sécurité de la chaîne d'approvisionnement logicielle.

Avec l'avancée de la technologie de clonage vocal, des méthodes de détection fiables sont super importantes.

Un nouveau cadre, SerIOS, améliore la sécurité matérielle dans les systèmes optoélectroniques.

Une nouvelle attaque montre des risques pour la sécurité des données des patients dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

LCMsec propose une méthode sécurisée pour la communication directe entre appareils.

Une étude sur le processus et les défis rencontrés par les pros de la sécu.

Une étude révèle des vulnérabilités dans les modèles de langage mis à jour face aux attaques adversariales.

De nouvelles méthodes représentent des risques de sécurité sérieux pour la technologie de reconnaissance vocale.

Explore l'impact des attaques adversariales sur les systèmes d'apprentissage par renforcement multi-agents.

Explorer les risques et les stratégies pour protéger les réseaux électriques contre les attaques modifiant la charge.

Les DyNNs offrent un traitement efficace et des performances solides face aux attaques adverses.

Les méthodes d'adaptation en période de test font face à des vulnérabilités dues aux attaques par empoisonnement, ce qui remet en question leur efficacité.

Examiner comment la compression des modèles affecte les défenses contre les attaques adversariales.

Examiner les risques dans l'état partagé des applis AR et des moyens d'améliorer la sécurité.

Un nouveau cadre améliore la fiabilité des modèles d'apprentissage profond face aux changements subtils.

Une nouvelle méthode vise à protéger les véhicules intelligents des attaques de fausses données.

Des outils d'IA avancés peuvent être mal utilisés pour créer des malwares, ce qui soulève des inquiétudes en matière de cybersécurité.

LeakFuzzer détecte les fuites d'infos dans les programmes pour améliorer la sécurité des logiciels.

Explorer les vulnérabilités cachées des modèles de machine learning et les mesures contre.

La recherche met en avant de nouvelles façons d'améliorer les défenses des modèles contre les attaques adversariales.

Une nouvelle approche améliore la cybersécurité des services cloud en prédisant les menaces sur les VM.

Les attaques de phishing avec des logos manipulés présentent de graves risques pour les utilisateurs.

Explorer la synergie entre les LLM et les ZTN pour une meilleure gestion des réseaux.

Des chercheurs montrent comment les malwares peuvent tromper les antivirus avec des attaques astucieuses.

ConRo améliore la détection de fraude en identifiant efficacement les sessions nuisibles grâce à l'apprentissage profond.

Cet article parle des attaques de poisoning sur les modèles de deep learning financier et de leurs risques cachés.

Un cadre utilisant des jumeaux numériques pour identifier les appareils IoT compromis.

L'automatisation de la priorisation des rapports de bugs améliore la sécurité des contrats intelligents et l'efficacité des développeurs.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité des attaques adversariales sur les modèles de code.

Examiner les dangers des attaques adversariales sur les modèles d'image et de texte.

Examiner comment les réseaux de neurones causaux renforcent la résistance aux attaques adversariales.

Un nouveau modèle améliore la détection des vulnérabilités en utilisant des données positives et non étiquetées.

Les attaques par timing posent des risques pour les logiciels, révélant des infos sensibles à travers le temps d'exécution.

De nouvelles méthodes identifient les comptes liés pour réduire le contenu abusif sur les réseaux sociaux.

LEAP améliore les tests adversariaux pour les logiciels de traitement du langage naturel.

Les recherches montrent que les modèles pré-entraînés sont super efficaces pour régler les vulnérabilités logicielles.