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Ruledger offre una soluzione sicura per le vulnerabilità dei sistemi di smart home.

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AutoRobust utilizza l'apprendimento per rinforzo per potenziare i sistemi di rilevamento malware contro le tattiche avversarie.

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Esaminando i pericoli per la privacy nell'Apprendimento Federato e nei modelli di linguaggio grandi.

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Esplorare l'incrocio tra crittografia e innovazioni tecnologiche nella cybersicurezza.

Un nuovo metodo per etichettare dispositivi IoT sconosciuti usando l'analisi dell'attività di rete.

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Esaminare i rischi e le difese nelle reti di Distribuzione di Chiavi Quantistiche per comunicazioni sicure.

Un approccio completo per proteggere la privacy dei dati mantenendo l'utilità del modello.

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I sistemi industriali affrontano dei rischi; gli IIDS puntano a migliorare la cybersicurezza ma devono affrontare delle sfide nel loro sviluppo.

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TTPXHunter migliora l'intelligenza sulle minacce automatizzando l'estrazione dei TTP dai rapporti.

Un nuovo standard punta a misurare e ridurre i pericoli legati all'IA.

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ImgTrojan manipola i VLM usando dati di addestramento ingannevoli.

Un nuovo modello punta in modo efficiente ai nodi nelle GNN con cambiamenti minimi.

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Nuovi metodi migliorano la robustezza delle DNN contro attacchi avversari considerando le vulnerabilità degli esempi.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza degli agenti RL dagli attacchi avversari.

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Un nuovo metodo automatizzato aiuta gli sviluppatori a creare casi di test di sicurezza per le API RESTful.

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Il calcolo quantistico potrebbe trasformare molti settori, ma porta con sé anche rischi significativi per la cybersecurity.

PhenoAuth offre un nuovo modo per autenticare in sicurezza i dispositivi IoT.

Un nuovo approccio migliora il recupero dei dati affrontando allo stesso tempo le preoccupazioni sulla privacy nell'apprendimento federato.