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La ricerca svela sfide e nuovi metodi per migliorare la privacy dei dispositivi.

Questo articolo parla di come l'SDN migliora la sicurezza dell'IoT di fronte alle minacce crescenti.

Esaminando come i segnali emotivi possano sabotare la tecnologia di identificazione del parlante.

Esaminando le vulnerabilità nei transformer visivi e nei modelli downstream attraverso attacchi di trasferimento.

Le caratteristiche di sicurezza nei sistemi di intelligenza artificiale sono fondamentali per un uso responsabile e per l'etica.

Un metodo per valutare la fiducia nella tecnologia di localizzazione a banda ultra-larga.

Migliorare la rilevazione delle minacce usando LLM per analizzare l'attività degli endpoint.

Una panoramica dei rischi e dei metodi legati alla sicurezza dei modelli linguistici.

Un nuovo metodo per identificare attività di comando sulla riga oscurate nella cybersecurity.

Comidds offre informazioni aggiornate sui dataset per la ricerca sulla rilevazione delle intrusioni.

Analizzando le vulnerabilità nei tool di completamento del codice più famosi e le loro implicazioni per gli sviluppatori.

La ricerca si concentra sul migliorare le difese del machine learning contro gli attacchi avversari.

Esaminando come l'IA può migliorare la generazione di codici di sicurezza attraverso il contesto.

Uno studio rivela progressi nella cattura delle vulnerabilità software usando classificatori specializzati.

Questo articolo esamina come gli esempi avversariali influenzano i sistemi di rilevamento del malware.

Una panoramica su come la tecnologia influisce su vari settori oggi.

Analizzare i fallimenti software aiuta a migliorare le pratiche in diverse industrie.

Usare Modelli di Linguaggio Grandi per migliorare la rilevazione delle vulnerabilità nel codice software.

Esaminare vulnerabilità e difese nei modelli di diffusione per una generazione di contenuti sicura.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle attività malevole nelle reti informatiche.

Esplorando l'impatto degli attacchi avversariali sull'interpretabilità nel deep learning.

La ricerca si concentra sul rilevamento dell'audio deepfake attraverso tecniche migliorate e l'espansione dei dati.

Esaminando le preoccupazioni di sicurezza nei meccanismi di feedback degli utenti per gli strumenti di generazione di codice.

Utilizzare modelli di linguaggio per migliorare i dataset di rilevamento delle vulnerabilità.

I gemelli digitali aiutano gli aeroporti a rafforzare le difese contro le crescenti minacce informatiche.

Esplorare il ruolo dei Transformer e dei LLM nel migliorare la sicurezza della rete.

Una panoramica degli attacchi DoS e delle strategie di difesa moderne.

Presentiamo uno strumento per valutare i metodi di rilevamento di anomalie non supervisionato nell'apprendimento federato.

Uno sguardo alle esperienze e alle esigenze dei cacciatori di minacce che affrontano l'aumento delle minacce informatiche.

Quest'articolo esplora il ruolo degli LLM nella rilevazione delle minacce alla rete.

Uno sguardo a come l'AI neurosimbolica può migliorare la risposta agli incidenti di cybersecurity.

Uno studio rivela vulnerabilità nel logic locking che influiscono sulla sicurezza dei dati.

Un framework guida la scelta dei modelli pre-addestrati più efficaci per la rilevazione delle vulnerabilità.

Swarm-Net migliora la sicurezza dell'IoT usando SRAM e reti neurali grafiche.

PhishLang offre un rilevamento migliorato per i siti di phishing grazie a tecniche di analisi avanzate.

Esaminare l'impatto della diversità di genere sulle assunzioni nella cybersicurezza.

Scopri come i LLM stanno cambiando la creazione di grafici di attacco nella cybersicurezza.

Questo studio valuta l'efficacia dei LLM nel trovare vulnerabilità tra i linguaggi di programmazione.

Malacopula mette in dubbio l'affidabilità delle tecnologie di verifica automatica degli speaker.

Il nuovo metodo Hound migliora la protezione contro gli attacchi side-channel.