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Uno sguardo al ruolo dell'AI nella programmazione sicura mentre ci avviciniamo al 2030.

Un nuovo sistema migliora le interazioni con i gestori di password per un accesso online più sicuro.

Esplora i fondamenti del Federated Learning e la sua importanza nella privacy dei dati.

Un nuovo framework valuta i metodi per anonimizzare i dati biometrici per migliorare la privacy.

Nuovi metodi puntano a proteggere i modelli di apprendimento automatico dalle minacce di backdoor.

Esaminare il ruolo del red teaming nel testare i sistemi AI per i rischi.

Uno studio che svela le vulnerabilità nelle app di pagamento mobile più popolari.

Sfruttare i social media per migliorare la cybersecurity dei veicoli e ridurre le minacce emergenti.

Uno studio su come insegnare la cybersicurezza nei corsi di programmazione.

Esplorare i vantaggi del Federated Learning per il rilevamento delle anomalie nelle reti IoT.

Uno studio svela come i dati del 5G possano rivelare l'attività degli utenti.

Nuovi modelli aiutano gli sviluppatori, ma gli attacchi backdoor rappresentano seri rischi per la sicurezza.

Uno sguardo alle sfide e soluzioni per la privacy e l'integrità del federated learning.

Un nuovo metodo unisce LLM e tecniche tradizionali di smontaggio per un'analisi efficace.

Affrontare la contaminazione dei dati per migliorare la cybersecurity e i sistemi di rilevamento delle anomalie.

Combinare le reti neurali con la crittografia migliora i metodi di comunicazione sicuri.

Introducendo HO-FMN per una migliore valutazione della robustezza dei modelli di machine learning contro attacchi avversari.

La ricerca mette in evidenza la robustezza dei modelli e le difese nell'apprendimento federato decentralizzato.

Nuovi metodi affrontano i rischi per la privacy nella previsione dei dati sul movimento umano.

Esplorando il cambiamento digitale e il suo impatto sulla cybersecurity marittima.

Un nuovo metodo per confrontare i meccanismi di privacy nel machine learning.

Nuovi metodi migliorano gli attacchi black-box usando dati non etichettati per il machine learning.

Esplorare le vulnerabilità presenti nel codice generato dai modelli linguistici.

Un nuovo modo per migliorare la sicurezza nel federated learning contro gli attacchi backdoor.

Scopri il ruolo dell'autenticazione quantistica nel migliorare la sicurezza digitale.

Un metodo innovativo migliora la sicurezza dell'IoT usando rumore artificiale e tecniche di divisione del tasso.

Usare la realtà mista per migliorare i test dei droni contro gli attacchi ai dati.

Uno sguardo all'attestazione remota collettiva e al suo impatto sulla sicurezza dei dispositivi IoT.

Nuovi protocolli migliorano la sicurezza e l'efficienza nelle firme digitali quantistiche.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza dei modelli di deep learning contro minacce nascoste.

Esplorando nuovi approcci per migliorare la sicurezza del DRAM contro le minacce di Rowhammer.

Questo articolo parla di metodi per mantenere private le decisioni degli agenti.

Un nuovo approccio per rilevare anomalie nei dispositivi IoT usando l'apprendimento collaborativo.

CICAPT-IIoT aiuta a rilevare minacce informatiche avanzate nelle reti IoT industriali.

Il software di debloating migliora la velocità e la sicurezza rimuovendo il codice superfluo.

Questo articolo parla di come migliorare la resistenza dei VLM agli attacchi avversari tramite scelte di design.

Questo articolo esamina come la preparazione dei dati influisca sul machine learning nella cybersecurity.

Questo articolo parla di come proteggere le GNN dagli attacchi di avvelenamento dei dati e dai backdoor.

Analizzando tecniche di attacco backdoor clean-label efficaci nel machine learning.

La crittografia della memoria offre un modo nuovo per tenere i dati del cloud sicuri ed efficienti.