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Esaminare i rischi negli stati condivisi delle app AR e modi per migliorare la sicurezza.

Un nuovo framework migliora il rilevamento delle vulnerabilità nella comunicazione di rete incorporata.

Esaminando i pericoli rappresentati dagli attacchi avversariali sui modelli di immagini e testo.

Gli attacchi di timing rappresentano rischi per il software, rivelando informazioni sensibili attraverso il tempo di esecuzione.

Le ricerche mettono in evidenza l'efficacia dei modelli pre-addestrati nel risolvere le vulnerabilità software.

Uno studio sulle vulnerabilità nel codice IoT trovato online mette in luce i rischi per la sicurezza.

Impara a proteggere il software dagli attacchi side-channel usando strumenti automatici.

Zeal migliora la protezione dei dati rendendo più semplice la condivisione e l'archiviazione.

Esplorare l'efficacia di ChatGPT nell'identificare vulnerabilità nel codice Python.

Analizzando le vulnerabilità di sicurezza nelle firme digitali EdDSA.

Questo articolo analizza le vulnerabilità di esecuzione remota di codice nei framework LLM e suggerisce misure protettive.

Scopri come le varianti di programma possono migliorare la sicurezza di WebAssembly contro le vulnerabilità.

Un nuovo framework mira a migliorare la raccolta e la comprensione delle vulnerabilità del software.

Un nuovo framework per rilevare e riparare le vulnerabilità nei contratti smart.

VulnSense usa metodi avanzati per rilevare vulnerabilità nei contratti smart di Ethereum.

Uno sguardo alle vulnerabilità dei contratti smart e al ruolo dell'analisi degli intervalli.

Un nuovo framework combina CodeBERT e GNN per una migliore rilevazione delle vulnerabilità nel software.

La ricerca esamina le vulnerabilità e il processo di patch nello sviluppo in Golang.

WebAssembly aumenta la velocità delle app web ma solleva preoccupazioni per la sicurezza.

Un nuovo strumento punta a migliorare la sicurezza nello sviluppo di software open-source.

Nuovo framework migliora la rilevazione delle vulnerabilità software usando tecniche innovative.

Nuovi metodi cercano di proteggere i modelli di IA dagli attacchi usando strategie ottimizzate.

Esaminare i rischi di integrare i Modelli Fondamentali nei sistemi di Apprendimento Federato.

Sfruttare l'IA per migliorare l'analisi e la sicurezza dei contratti intelligenti.

Riconoscere difetti nascosti migliora la previsione delle vulnerabilità del software e le pratiche di sicurezza.

Migliorare la sicurezza del software identificando difetti di codifica ricorrenti nei progetti open-source.

Questo articolo descrive un metodo per valutare i rischi di sicurezza nelle applicazioni DLT.

Un nuovo dataset migliora il rilevamento delle vulnerabilità nel software open-source per una sicurezza migliore.

Questo articolo parla del ruolo del SATD nella sicurezza del software.

Questa ricerca evidenzia le sfide nel allineare i risultati dei LLM ai valori umani.

Una nuova vulnerabilità nelle GPU solleva preoccupazioni di sicurezza per le applicazioni di machine learning.

Instiller migliora il fuzz testing della CPU con tecniche efficienti e una migliore rilevazione dei bug.

Analizzando come il red-teaming può migliorare la sicurezza dell'IA e affrontare i rischi potenziali.

Esplorare il ruolo degli LLM nel migliorare la cybersicurezza e il loro potenziale uso sbagliato.

Questo lavoro esamina come gli LLM migliorano la rilevazione delle vulnerabilità nel codice Java.

Un'esplorazione delle sfide e delle strategie per migliorare la sicurezza del software.

Esaminando le vulnerabilità e le strategie di sicurezza per gli agenti scientifici alimentati da LLM.

Esplorare come le aziende affrontano lo sviluppo sicuro del software in un panorama digitale in evoluzione.

Un nuovo strumento aiuta a rilevare le vulnerabilità di Reentrancy nei contratti smart in modo più efficace.

Un nuovo framework punta ai rischi di sicurezza del cloud con una gestione migliorata del controllo degli accessi.