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La crittografia post-quantistica sviluppa nuovi metodi per proteggere i dati dagli attacchi quantistici.

La ricerca dimostra che il deep reinforcement learning può migliorare la sicurezza dell'IoT.

Uno sguardo al ruolo del machine learning nella lotta contro le minacce informatiche.

Gli strumenti automatizzati migliorano il penetration testing grazie all'integrazione dell'IA e alla gestione delle attività.

Esplorando le ultime intuizioni del summit sulla sicurezza della catena di fornitura del software.

Con l'avanzare della tecnologia di clonazione vocale, metodi di rilevamento affidabili diventano fondamentali.

Un nuovo framework, SerIOS, migliora la sicurezza hardware nei sistemi optoelettronici.

Un nuovo attacco mostra rischi per la sicurezza dei dati dei pazienti nei sistemi di apprendimento federato.

LCMsec offre un metodo sicuro per la comunicazione diretta tra dispositivi.

Uno studio sul processo e sulle sfide affrontate dai professionisti della sicurezza.

Uno studio svela vulnerabilità nei modelli linguistici aggiornati contro attacchi avversari.

Nuovi metodi presentano seri rischi per la sicurezza della tecnologia di riconoscimento vocale.

Esplora l'impatto degli attacchi avversariali sui sistemi di apprendimento per rinforzo multi-agente.

Esplorare rischi e strategie per proteggere le reti elettriche da attacchi che alterano il carico.

DyNNs offrono un'elaborazione efficiente e prestazioni solide contro attacchi avversariali.

I metodi di adattamento durante il test affrontano vulnerabilità dagli attacchi di avvelenamento, mettendo in dubbio la loro efficacia.

Esaminare come la compressione dei modelli influisca sulle difese contro gli attacchi avversari.

Esaminare i rischi negli stati condivisi delle app AR e modi per migliorare la sicurezza.

Un nuovo framework migliora l'affidabilità dei modelli di deep learning contro cambiamenti sottili.

Un nuovo metodo punta a proteggere i veicoli intelligenti dagli attacchi di dati falsi.

Strumenti AI avanzati possono essere usati male per creare malware, suscitando preoccupazioni per la cybersicurezza.

LeakFuzzer rileva perdite d'informazioni nei programmi per migliorare la sicurezza del software.

Esplorare vulnerabilità nascoste nei modelli di machine learning e possibili contromisure.

La ricerca evidenzia nuovi modi per migliorare le difese dei modelli contro attacchi avversari.

Un nuovo approccio migliora la cybersecurity per i servizi cloud prevedendo le minacce alle VM.

Gli attacchi di phishing con loghi manipolati sono un bel rischio per gli utenti.

Esplorare la sinergia tra LLM e ZTN per una gestione della rete migliore.

I ricercatori svelano come il malware può ingannare gli antivirus con attacchi furbi.

ConRo migliora il rilevamento delle frodi identificando efficacemente le sessioni dannose usando il deep learning.

Quest'articolo parla degli attacchi di avvelenamento ai modelli di deep learning finanziari e dei loro rischi nascosti.

Un framework che usa i gemelli digitali per identificare i dispositivi IoT compromessi.

Automatizzare la priorità dei bug report aumenta la sicurezza dei contratti smart e l'efficienza degli sviluppatori.

Un nuovo framework migliora l'efficacia degli attacchi avversariali sui modelli di codice.

Esaminando i pericoli rappresentati dagli attacchi avversariali sui modelli di immagini e testo.

Esaminare come le Reti Neurali Causali migliorano la resilienza agli attacchi avversari.

Un nuovo modello migliora la rilevazione delle vulnerabilità usando dati positivi e non etichettati.

Gli attacchi di timing rappresentano rischi per il software, rivelando informazioni sensibili attraverso il tempo di esecuzione.

Nuovi metodi identificano gli account collegati per ridurre i contenuti abusivi sui social media.

LEAP migliora il testing avversariale per il software di elaborazione del linguaggio naturale.

Le ricerche mettono in evidenza l'efficacia dei modelli pre-addestrati nel risolvere le vulnerabilità software.