Articoli più recenti per Cybersecurity

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.

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.

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.

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.