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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.

Indagare sulla qualità e le preoccupazioni di sicurezza del codice generato dall'IA.

Scopri come le reti tensoriali migliorano il rilevamento delle anomalie in diversi settori.

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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.

La semantica di team migliora la verifica di proprietà complesse nei sistemi software.

Gli strumenti automatizzati sono fondamentali per verificare la sicurezza hardware nei dispositivi moderni.

Nuovi metodi migliorano la verifica dell'uso dei dati nei sistemi di Federated Learning.

Uno studio che confronta le minacce alla privacy nei reti neurali spiking e artificiali.

Un nuovo metodo protegge l'apprendimento decentralizzato dagli attacchi di avvelenamento dei dati.

Un framework che usa MLP e SVM identifica il malware Android in modo efficace.

TrojVLM espone vulnerabilità nei modelli di linguaggio visivo a attacchi backdoor.

Un nuovo metodo per migliorare la resilienza del Federated Learning contro gli attacchi ai dati.

Un nuovo approccio migliora il rilevamento del malware e resiste agli attacchi avversari.

Un nuovo metodo solleva preoccupazioni per la sicurezza nei sistemi EEG, evidenziando nel contempo potenziali usi protettivi.

Esaminando le vulnerabilità della privacy nell'apprendimento federato e le loro implicazioni per la sicurezza dei dati.

Questo documento parla di un nuovo approccio alla cybersicurezza usando la Logica Temporale di Ostacolo Probabilistico.

Esplora come i nuovi standard di crittografia proteggono i nostri dati dalle minacce quantistiche.

L'analisi dei mammogrammi affronta rischi da attacchi informatici, richiedendo difese AI più forti.

I test automatici migliorano la sicurezza nei sistemi sanitari, affrontando le minacce informatiche in evoluzione.

Uno sguardo agli attacchi di inferenza sull'appartenenza e la loro rilevanza nella privacy dei dati.

Nuovi metodi per le firme digitali puntano a rimanere al sicuro dai rischi del calcolo quantistico.

Scopri come le emoji possono eludere i sistemi di sicurezza dei modelli linguistiche AI.

MASA offre una soluzione per migliorare la sicurezza nei sistemi di Federated Learning.

Questo articolo parla degli effetti degli attacchi DDoS sui sistemi cibernetico-fisici e dei modi per mitigarli.

Gli attacchi FDI sparsi possono compromettere la stabilità del sistema elettrico con minime variazioni nelle misure.

Esaminare i rischi e le soluzioni per la sicurezza della memoria nei dispositivi IoT.

Scopri come RA-WEBs migliora la sicurezza dei servizi web usando Ambienti di Esecuzione Fidati.

Un nuovo metodo per proteggere i contatori intelligenti dagli attacchi FDI, mantenendo la privacy.

Uno sguardo a come la tecnologia del Digital Twin migliora i processi di produzione.

I ricercatori presentano un approccio economico ai rischi per la privacy nei modelli di linguaggio ampi.

Esaminare come gli attacchi avversariali influenzano i modelli di classificazione di testo e immagini.

L'IA sta trasformando il modo in cui affrontiamo le vulnerabilità del software in modo efficace.

Un nuovo framework combina IDS e UEBA per una rilevazione delle minacce migliore.

Scopri come le barriere di sicurezza proteggono i modelli intelligenti da input dannosi.

Il Federated Learning offre un nuovo modo per proteggere i dati mentre si collabora tra dispositivi.