La ricerca rivela rischi nei modelli di riconoscimento vocale multitasking come Whisper.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
La ricerca rivela rischi nei modelli di riconoscimento vocale multitasking come Whisper.
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STRIDE prevede in modo efficiente i nomi e i tipi delle variabili persi nel software decompilato.
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Uno sguardo a come i modelli di linguaggio possono far trapelare dati sensibili.
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Questo articolo esamina i rischi legati ai LLM e propone modi per migliorare la sicurezza.
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Uno studio su come migliorare la sicurezza del codice generato dai modelli di IA.
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Esplorare metodi per proteggere la privacy mentre si condividono dati di rete in modo efficace.
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Un nuovo framework migliora l'apprendimento federato garantendo la privacy dei dati.
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Questo approccio usa l'auto-valutazione per difendersi da output nocivi nei modelli linguistici.
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Venomancer è un attacco furtivo che sfrutta le vulnerabilità nei sistemi di apprendimento federato.
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Un sistema di rilevamento potenzia la sicurezza dei veicoli contro le minacce informatiche usando tecniche avanzate.
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Zero-X migliora la cybersecurity per i veicoli connessi contro le minacce emergenti.
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Questa ricerca esamina l'efficacia del Random Forest nel rilevare anomalie di rete.
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Migliorare la sicurezza delle reti intelligenti usando honeypot e approcci di apprendimento federato.
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I governi devono migliorare i piani d'emergenza per potenziali minacce legate all'IA per la sicurezza nazionale.
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Una panoramica sulla sicurezza del mempool e le misure proposte per prevenire gli attacchi di espulsione.
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AntibotV affronta le minacce di malware dei bot nelle auto connesse attraverso un monitoraggio avanzato.
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Scopri come la provenienza dei dati migliora la sicurezza nei sistemi IoT.
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Un nuovo metodo di difesa per migliorare la sicurezza nei modelli di diffusione da testo a immagine.
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Crescono le preoccupazioni per gli attacchi backdoor nei modelli linguistici, che influenzano la sicurezza e l'affidabilità.
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Questo articolo esplora le vulnerabilità dei modelli di intelligenza artificiale legate agli eventi futuri.
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Un nuovo modello migliora il rilevamento in tempo reale degli attacchi informatici sulle reti blockchain.
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Uno sguardo a come l'interpretabilità influisce sulle decisioni dell'IA nella cybersicurezza.
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Un nuovo metodo punta a mitigare gli attacchi che alterano il carico sui sistemi di distribuzione usando l'infrastruttura esistente.
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Affrontare le minacce informatiche alle stazioni di ricarica per veicoli elettrici.
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Nuovo metodo migliora la sicurezza delle reti neurali usando il calcolo stocastico.
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Un metodo per migliorare il rilevamento di deepfake audio attraverso l'aumento dei dati.
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Esplorando l'impatto della blockchain sull'Infrastruttura a Chiave Pubblica.
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Esamina le sfide di sicurezza con il software open-source, specialmente nel linguaggio di programmazione Go.
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Esamina vari attacchi di jailbreak sui modelli di linguaggio e le loro difese.
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Un'analisi delle risposte degli sviluppatori alla vulnerabilità Log4j e delle loro pratiche.
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Esplorare le minacce ai sistemi DRL nella gestione energetica ciber-fisica.
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Uno sguardo al file system MiniFS e alle sue preoccupazioni di sicurezza.
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Un metodo per proteggere le immagini tramite tecniche di crittografia avanzate.
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AFPNet offre un rilevamento migliorato delle vulnerabilità nei contratti intelligenti usando tecniche di deep learning.
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Questo studio si concentra sulla rimozione di trojan dannosi nei modelli linguistici di grandi dimensioni utilizzando tecniche di filtraggio.
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Uno sguardo ai framework modulari nello sviluppo di strumenti per l'analisi binaria.
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Un nuovo modo per migliorare la sicurezza nei protocolli di finanza decentralizzata.
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Le backdoor nei modelli di ML rappresentano minacce serie per la finanza e la salute.
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Un'analisi dettagliata dei bug nei compilatori Solidity e le loro implicazioni.
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Un nuovo modo per migliorare il rilevamento delle intrusioni usando il machine learning.
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