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Un aperçu détaillé des risques de cybersécurité dans la fabrication additive et un nouveau système de priorisation des menaces.

Examen des vulnérabilités des modèles pré-entraînés et des stratégies d'attaque potentielles.

Stratégies pour se défendre contre les attaques qui compromettent les modèles de classification d'images.

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Cet article parle de comment l'apprentissage profond par transfert peut améliorer les systèmes de détection d'intrusion.

Les outils d'IA rendent les attaques de phishing plus convaincantes et accessibles.

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Alice et Bob bossent pour partager un secret en toute sécurité malgré les risques d'écoute.

Apprends comment la planification améliore les réponses aux menaces de sécurité en utilisant des arbres d'attaque-défense.

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Un nouvel outil s'attaque aux défis de sécurité dans les systèmes énergétiques cyber-physiques.

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Améliorer les systèmes de détection est super important avec l'avancée de la technologie deepfake.

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Examen du rôle de la cryptographie quantique dans la suppression sécurisée des données.

Des recherches révèlent de nouvelles méthodes pour cacher des déclencheurs dans les systèmes d'apprentissage profond.

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REMaQE aide à analyser des équations mathématiques en code binaire pour une meilleure sécurité.

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DNN-Defender offre une protection en temps réel pour les modèles d'apprentissage profond contre les attaques RowHammer.

Cet article explore les risques et les préoccupations éthiques autour de ChatGPT.

Une nouvelle approche combine le fuzz testing et le NLP pour une meilleure détection des vulnérabilités 5G.

Cet article examine les menaces dans les systèmes de recommandation fédérés utilisant des informations visuelles.

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Apprends comment les CFG et l'apprentissage machine améliorent les méthodes de détection de malwares.

Un nouvel outil améliore le test des programmes eBPF et identifie les vulnérabilités.

Un nouveau cadre améliore l'insertion et la détection des trojans matériels en utilisant l'apprentissage par renforcement.