Uno studio che valuta l'efficacia dei LLM nel rilevare vulnerabilità delle app Android.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Uno studio che valuta l'efficacia dei LLM nel rilevare vulnerabilità delle app Android.
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Uno studio su come migliorare la sicurezza del codice generato dai modelli di IA.
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Esplorando modelli di machine learning e nuovi dataset per una sicurezza migliore.
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Un'analisi delle risposte degli sviluppatori alla vulnerabilità Log4j e delle loro pratiche.
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AFPNet offre un rilevamento migliorato delle vulnerabilità nei contratti intelligenti usando tecniche di deep learning.
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Un nuovo modo per migliorare la sicurezza nei protocolli di finanza decentralizzata.
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Uno studio che svela le vulnerabilità nelle app di pagamento mobile più popolari.
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Un nuovo metodo per confrontare i meccanismi di privacy nel machine learning.
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Esplorare le vulnerabilità presenti nel codice generato dai modelli linguistici.
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CEIPA aiuta a scoprire vulnerabilità nei modelli linguistici di grandi dimensioni per migliorare la loro sicurezza.
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Capire gli impatti dei fattori sociali sulla salute durante le epidemie di malattie infettive.
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Esaminando gli aspetti di sicurezza di WebAssembly e le sue vulnerabilità.
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Usare l'IA per migliorare le valutazioni delle vulnerabilità nei dispositivi medici.
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FuzzTheREST migliora il fuzzy testing per le API RESTful, trovando vulnerabilità in modo efficiente.
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Un nuovo modo per migliorare la sicurezza nei contratti smart usando tecnologie nuove.
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Un nuovo metodo rivela le cache web nascoste e le loro vulnerabilità usando l'analisi dei tempi.
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Scopri come il penetration testing può proteggere le organizzazioni dalle minacce interne.
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Questo studio presenta un metodo per migliorare il tracciamento delle patch di sicurezza.
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CSLS si concentra sulla struttura del codice per una migliore rilevazione delle vulnerabilità.
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Una recensione dei metodi di apprendimento automatico per rilevare vulnerabilità nei contratti smart di Ethereum.
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Un metodo per individuare e capire le debolezze nei modelli di linguaggio per migliorarne l'affidabilità.
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Questo studio classifica le vulnerabilità nei microservizi per migliorare le misure di sicurezza.
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Scopri i rischi delle serrature smart e come migliorare la tua sicurezza.
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File di sottotitoli dannosi possono compromettere i dispositivi degli utenti tramite lettori multimediali popolari.
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Analizzando le vulnerabilità nei tool di completamento del codice più famosi e le loro implicazioni per gli sviluppatori.
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Uno studio rivela progressi nella cattura delle vulnerabilità software usando classificatori specializzati.
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I modelli di linguaggio più grandi mostrano una maggiore vulnerabilità a comportamenti dannosi nei dati.
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Utilizzare modelli di linguaggio per migliorare i dataset di rilevamento delle vulnerabilità.
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I gemelli digitali aiutano gli aeroporti a rafforzare le difese contro le crescenti minacce informatiche.
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Scopri come i LLM stanno cambiando la creazione di grafici di attacco nella cybersicurezza.
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Questo studio valuta l'efficacia dei LLM nel trovare vulnerabilità tra i linguaggi di programmazione.
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Sfruttare il quantum machine learning per migliorare l'analisi delle vulnerabilità nella cyber sicurezza.
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Un sondaggio mette in evidenza le pratiche di sicurezza chiave e gli ostacoli che i sviluppatori di app mobili devono affrontare.
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Un nuovo motore di esecuzione simbolica potenzia l'analisi dei binari Wasm per una sicurezza migliore.
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Vulseye migliora la sicurezza dei contratti smart attraverso test di fuzzing mirati e analisi.
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Il modello CIPHER migliora l'efficienza dei test di penetrazione e supporta gli sforzi di cybersicurezza.
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Esaminare il contesto nel machine learning per identificare le vulnerabilità software.
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Un quadro per la giusta determinazione dei prezzi nell'assicurazione cyber per le smart home.
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Impara a gestire i rischi nei progetti open-source in modo efficace.
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Un nuovo metodo usa il rilevamento delle anomalie per migliorare l'identificazione delle vulnerabilità nel software.
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