Articoli più recenti per Sicurezza Online

Esaminando come il linguaggio in evoluzione influisce sui modelli che rilevano abusi online.

Un nuovo framework migliora il rilevamento del linguaggio online dannoso attraverso un apprendimento continuo.

Una panoramica della consapevolezza degli utenti e delle esperienze con le tecnologie di sicurezza sui social media.

Le immagini generate dall'IA alimentano l'aumento di account falsi sui social media.

Le tattiche di phishing si stanno evolvendo con l'AI, creando nuovi rischi per le organizzazioni.

Esplorare le sfide e le strategie per moderare l'odio online.

Uno sguardo sulla disinformazione online e su come rilevarla in modo efficace.

Esaminare le sfide che i giovani LGBTQ+ affrontano sulle piattaforme di social media.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento dei contenuti odiatori nei meme.

Un nuovo framework migliora il rilevamento dei discorsi d'odio creando casi di test realistici.

Esaminare il ruolo della moderazione dei contenuti nelle comunità online di salute mentale.

Esaminando come gli utenti percepiscono l'equità nelle decisioni di moderazione sulle piattaforme.

Questo articolo parla di come i modelli di linguaggio aiutano a identificare i discorsi d'odio.

Uno studio sull'impatto e l'identificazione dei meme d'odio in lingua bengalese.

Questo studio affronta gli attacchi mirati degli utenti sul linguaggio offensivo nei social media coreani.

Nuovi metodi di valutazione puntano a migliorare la rilevazione di contenuti dannosi online.

Questo articolo esplora come gli utenti percepiscono i siti di phishing malevoli e modi per migliorare la rilevazione.

Migliorare gli strumenti per rilevare il linguaggio dannoso negli spazi online è fondamentale per la sicurezza.

SGHateCheck si concentra sulle lingue locali per affrontare in modo efficace l'odio online.

Un nuovo framework che protegge le identità online senza compromettere la chiarezza dei messaggi.

Nuove ricerche rivelano lacune nel rilevamento di domini transitori usati per abusi online.

Esaminare l'impatto e la diffusione delle informazioni malevole sulle piattaforme social.

Esaminare l'impatto dei nudges sul comportamento di cambio password dopo le violazioni dei dati.

La ricerca rivela che i parlanti amharici su YouTube sono esposti a contenuti dannosi.

Un nuovo approccio che utilizza agenti conversazionali per discussioni più sicure su WhatsApp.

Un nuovo framework migliora il rilevamento del linguaggio dannoso negli spazi online.

Un'analisi di come i servizi online gestiscono la privacy dei dati dei bambini.

I LLM aiutano i valutatori umani a identificare in modo efficace i contenuti dannosi online.

LionGuard migliora la sicurezza dei contenuti concentrandosi sul contesto linguistico unico di Singapore.

Affrontare le sfide della crittografia end-to-end (E2EE) e dei metodi di recupero dell'account.

Questo documento introduce Demarcation per affrontare efficacemente il discorso abusivo online.

Un nuovo dataset mira a migliorare il rilevamento dell'incitamento all'odio in Indonesia.

Uno studio che valuta la qualità dei dataset per identificare l'odio online.

Un nuovo metodo migliora l'identificazione dell'odio sui social media arabi.

Un nuovo metodo promuove l'equità nell'identificazione del linguaggio tossico mirato tra i gruppi demografici.

Un nuovo modello migliora il lavoro di indovinare le password e valutarne la forza.

Impara a rilevare e prevenire attacchi brute-force attraverso scenari di allenamento pratici.

Uno studio sull'efficacia dei sistemi di rilevamento del linguaggio offensivo e dei dataset.

PhishLang offre un rilevamento migliorato per i siti di phishing grazie a tecniche di analisi avanzate.

Un nuovo sistema colpisce il discorso d'odio nei meme in modo efficace.