Un nuovo modo per trovare vulnerabilità di sicurezza nei processori usando il framework Shesha.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Un nuovo modo per trovare vulnerabilità di sicurezza nei processori usando il framework Shesha.
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Un nuovo benchmark testa la capacità dei LLM di trovare vulnerabilità nel software.
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Esaminando strategie per combattere il dark pooling negli spazi pubblicitari digitali.
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Uno sguardo alle vulnerabilità e alle soluzioni per i sistemi di deep learning.
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Un nuovo approccio combina conoscenza e tecnologia per migliorare la rilevazione delle vulnerabilità nei software.
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Questo documento presenta un framework per valutare le vulnerabilità nei grandi modelli di linguaggio.
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Nuovi metodi migliorano le previsioni concentrandosi sulla funzionalità del codice invece che sui nomi delle variabili.
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Questo documento esamina i rischi e i problemi di manutenzione con le estensioni di Chrome.
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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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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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CSLS si concentra sulla struttura del codice per una migliore rilevazione delle vulnerabilità.
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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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