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NU-HUNCC combina tecniche innovative per messaggi sicuri contro minacce in evoluzione.

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SafeCoder migliora la sicurezza del codice generato dai modelli linguistici.

Un sistema progettato per rilevare attacchi alla presentazione vocale aumenta la sicurezza nel riconoscimento vocale.

Un nuovo metodo di rilevamento protegge gli inverter smart da potenziali attacchi informatici.

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

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

Esaminando l'adattabilità dei modelli di machine learning nei sistemi di rilevamento delle intrusioni.

Combinare l'apprendimento federato con tecniche di privacy protegge i dati sensibili mentre si addestrano i modelli.

Nuovi metodi nel federated learning proteggono dagli attacchi mantenendo la privacy dei dati.

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TSTEM migliora l'intelligenza sulle minacce informatiche attraverso la raccolta e l'analisi automatizzata dei dati.

Studio rivela che i modelli linguistici faticano contro semplici manipolazioni di testo.

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La ricerca svela vulnerabilità nella tecnologia di riconoscimento della camminata degli smartphone.

Un nuovo metodo per il rilevamento delle intrusioni nelle Reti di Sensori Wireless usando il machine learning.

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Esplorare le minacce rappresentate dal avvelenamento indiscriminato dei dati nell'apprendimento auto-supervisionato.

Uno studio rivela strategie efficaci per migliorare la caccia alle minacce nella cybersecurity.

Esaminando come il fine-tuning aumenta il rischio di rivelare dati di addestramento sensibili.

Lo studio esamina due metodi di formazione per la consapevolezza e risposta al phishing.

Un nuovo metodo allena i modelli di codice in modo efficace senza dipendere da simboli.

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Un sistema che tiene d'occhio il traffico di comunicazione per migliorare la sicurezza dei veicoli e proteggere da minacce.

Questo studio valuta i metodi di machine learning per migliorare i sistemi di rilevamento delle intrusioni.

Esplorando le sfide di sicurezza dell'ingegneria dei prompt con i LLM.

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I curriculum falsi manipolano le piattaforme di lavoro, danneggiando aziende e cercatori.

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