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RPKI rafforza il routing di Internet verificando l'autenticità dei dati.

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Esaminare le vulnerabilità del firmware e gli strumenti per migliorare la sicurezza.

Esplorando il ruolo della Comunicazione Semantica e della sicurezza nelle reti di nuova generazione.

Questo articolo esamina il ruolo del browser fingerprinting nella pubblicità online e le preoccupazioni per la privacy.

Un nuovo allocatore di memoria migliora la sicurezza contro gli attacchi Rowhammer senza compromettere le prestazioni.

Affrontare i rischi di sicurezza nell'AI generativa attraverso il red e blue teaming.

Valutare l'efficacia dei LLM per l'analisi delle minacce.

Migliorare i metodi di rilevamento per pacchetti dannosi nei repository software.

Nuovi metodi migliorano la sicurezza degli attuatori nei Sistemi Cibernetico-Fisici per prevenire attacchi.

Esplorare l'equilibrio tra minacce avversarie e misure proactive nel machine learning.

La ricerca mette in evidenza i rischi dei sensori di movimento degli smartphone, sottolineando le preoccupazioni per la privacy.

Analizzando le connessioni tra CAPEC e ATT&CK per migliorare le valutazioni del rischio.

Esplora le preoccupazioni sulla privacy legate agli attacchi di inferenza sull'appartenenza nell'apprendimento automatico.

Un nuovo approccio migliora il rilevamento delle frodi usando il calcolo quantistico e modelli SVM.

Uno studio sull'importanza delle metriche di valutazione nel rilevamento delle anomalie.

Questo benchmark valuta le minacce alla privacy e i meccanismi di difesa nei modelli di NLP.

Uno sguardo a come l'IA rileva e analizza la frode online.

La crittografia selettiva migliora la privacy mantenendo le performance del modello nell'apprendimento collaborativo.

Introducendo un framework per il training sicuro dei modelli di machine learning.

La tecnologia AI sta cambiando il panorama delle truffe di vishing, aumentando i rischi per le persone.

Un testbed flessibile migliora la ricerca nel Named Data Networking per un accesso ai dati migliore.

Questo articolo parla di come migliorare il rilevamento di anomalie non supervisionato usando metodi di classificazione.

Uno sguardo al calcolo che preserva la privacy e alla sua efficienza attraverso design centrati sulla memoria.

Un approccio leggero migliora il rilevamento delle correzioni silenziose delle vulnerabilità nel software open-source.

Migliorare la capacità degli LLM di riparare le vulnerabilità di overflow del buffer con tecniche a consapevolezza contestuale.

SOSK aiuta gli utenti a tenere traccia ed estrarre parole chiave dai report di sicurezza software.

Presentiamo Wavelet-CLIP per una migliore rilevazione delle immagini deepfake.

La ricerca svela vulnerabilità nel rilevamento delle corsie per veicoli autonomi a causa di ombre negative.

Metodi innovativi migliorano la rilevazione di malware tramite ispezione profonda dei pacchetti.

Il nuovo design migliora l'affidabilità e la sicurezza dei dispositivi IoT usando la tecnologia PUF.

Con l'avanzare della tecnologia, la sicurezza del software affronta nuove sfide e opportunità.

Nuovi metodi migliorano le pratiche di sicurezza nei sistemi industriali interconnessi.

Esaminando l'impatto e le lezioni dell'attacco informatico DarkSeoul sulla Corea del Sud.

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Impara a proteggere i modelli linguistici dalla manipolazione e assicurati risposte sicure.

Un dataset completo per l'analisi del traffico di rete e la rilevazione di anomalie.

Una panoramica dei metodi tradizionali e di deep learning nella sicurezza delle reti.

La ricerca mostra che ci sono punti deboli nella rilevazione della tossicità online usando tecniche di arte ASCII.