Articoli più recenti per Cybersecurity

Esaminando come i CSIRT nazionali usano informazioni pubbliche e strumenti gratuiti per la risposta agli incidenti.

JABBERWOCK usa WebAssembly per migliorare l'efficace rilevamento di siti web malevoli.

Esplorando strategie per proteggere i sistemi in rete contro attacchi potenziali.

Uno studio sulla semantica delle password per migliorare le misure di sicurezza online.

TrojLLM crea prompt nascosti per manipolare gli output dei grandi modelli di linguaggio.

Un nuovo approccio combina il fuzz testing con l'AI per una migliore validazione del software.

Nuovi metodi minacciano la sicurezza crittografica tramite attacchi side-channel usando l'apprendimento automatico.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento dei video manipolati tramite analisi combinata.

L'assicurazione cyber affronta dilemmi nella condivisione dei dati in un panorama di rischi complesso.

Uno sguardo all'efficacia delle difese certificate rispetto all'addestramento avversariale nel machine learning.

Scopri il clustering e quanto è importante per analizzare i dati in modo efficace.

Nuovi metodi migliorano il rilevamento e la classificazione delle vulnerabilità software.

Analizzando i rischi del data poisoning nei sistemi MARL.

Esaminare i rischi e le soluzioni per proteggere i dati degli utenti nei mini-programmi.

Uno sguardo alle vulnerabilità del federated learning e al rischio degli attacchi backdoor.

Introducendo un metodo per cancellare i backdoor senza bisogno di dati puliti.

Gli esempi avversariali possono confondere i sistemi di rilevamento degli oggetti, rivelando falle di sicurezza.

Esplorando come gli SMS possono rivelare le posizioni degli utenti tramite i Rapporti di Consegna.

L'approccio FMKR migliora il rilevamento e la risposta APT tramite il few-shot learning.

Un nuovo approccio per capire gli attacchi backdoor nei sistemi di apprendimento automatico.

Metodi rivoluzionari migliorano le difese contro gli attacchi backdoor nelle reti neurali profonde.

Un nuovo approccio migliora la robustezza dei DEQ contro le interferenze avversarie.

Ricerca sulla robustezza dei modelli profondi contro attacchi in input.

Esaminando l'importanza e gli usi sbagliati comuni delle API di sicurezza nel software.

Uno studio migliora i modelli di verifica dell'identità per una protezione migliore.

Scopri come il machine learning migliora la difesa della rete contro le minacce online.

Esaminando il futuro della crittografia con l'emergere della tecnologia quantistica.

Una nuova piattaforma per la raccolta di dati affronta le sfide del machine learning nella sicurezza dei network.

Un nuovo metodo per sfuggire alla rilevazione di malware presenta seri rischi per la cybersicurezza.

Scopri come l'edge learning migliora la sicurezza e le prestazioni dell'IoT nelle reti avanzate.

Impara come proteggere i server IoT dagli attacchi di inondazione UDP.

Questo articolo parla di come migliorare le GNN per analizzare i modelli di transazione finanziaria.

FDINet offre una nuova difesa contro gli attacchi di estrazione dei modelli nei servizi basati sul cloud.

Nuovi protocolli migliorano la privacy e l'integrità del modello nell'apprendimento federato.

Le funzioni hash sono fondamentali per la sicurezza, ma le collisioni sono una grande sfida.

Uso delle macchine di Boltzmann quantistiche per migliorare il rilevamento delle anomalie nella cybersicurezza.

Uno studio svela come identificare campioni di testo vulnerabili ad attacchi NLP.

La rilevazione delle intrusioni self-supervised offre miglioramenti di sicurezza in tempo reale per i sistemi IoT.

Esaminare l'impatto dell'IA generativa su minacce informatiche e difese.

DOF-ID migliora la rilevazione delle minacce senza compromettere la privacy dei dati.