この作業では、可視化と機械学習を使った新しいマルウェア検出方法を紹介するよ。
Fang Wang, Hussam Al Hamadi, Ernesto Damiani
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コンピューターサイエンス - 暗号とセキュリティ
RSSアニメーションでの画像の悪用から個人の権利を守る新しい方法。
Jiachen Zhou, Mingsi Wang, Tianlin Li
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ファームウェアの脆弱性を調べて、安全性を高めるツールについて。
Mahsa Farahani, Ghazal Shenavar, Ali Hosseinghorban
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次世代ネットワークにおけるセマンティックコミュニケーションとセキュリティの役割を探る。
Jiayi He, Xiaofeng Luo, Jiawen Kang
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この記事では、ブラウザフィンガープリンティングがオンライン広告で果たす役割と、そのプライバシーに関する懸念について検討します。
Zengrui Liu, Jimmy Dani, Shujiang Wu
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Android Automotive OSにおけるデータプライバシー問題についての考察。
Bulut Gözübüyük, Brian Tang, Kang G. Shin
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新しいメモリアロケーターは、パフォーマンスを維持しながらRowhammer攻撃に対するセキュリティを向上させる。
Anish Saxena, Walter Wang, Alexandros Daglis
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生成AIのセキュリティリスクを赤チームと青チームで対処する。
Ambrish Rawat, Stefan Schoepf, Giulio Zizzo
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ディープラーニング技術を使った安全なショートメッセージ送信の新しいアプローチ。
Daniel Seifert, Onur Günlü, Rafael F. Schaefer
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手軽に安い機器で隠しカメラを見つける方法。
Xiang Zhang, Jie Zhang, Zehua Ma
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脅威分析におけるLLMの効果を評価する。
Sanchana Srikanth, Mohammad Hasanuzzaman, Farah Tasnur Meem
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PrivaMatchは、犯罪捜査においてDNAを照合する際にプライバシーを守ることを保証するんだ。
Sankha Das
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新しい方法でサイバーフィジカルシステムのアクチュエータのセキュリティが向上し、攻撃を防ぐ。
Chuadhry Mujeeb Ahmed, Matthew Calder, Sean Gunawan
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研究がスマートフォンのモーションセンサーのリスクを明らかにし、プライバシーの懸念が浮上しています。
Ahmed Najeeb, Abdul Rafay, Naveed Anwar Bhatti
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CAPECとATT&CKのつながりを分析して、リスク評価を改善する。
Braden K Webb, Sumit Purohit, Rounak Meyur
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機械学習におけるメンバーシップ推測攻撃に関するプライバシーの懸念を探ってみよう。
Hongyan Chang, Ali Shahin Shamsabadi, Kleomenis Katevas
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この記事は、データベースシステムに対する毒攻撃の脅威を調査してるよ。
Jintao Zhang, Chao Zhang, Guoliang Li
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DLTのセキュリティと効果におけるガバナンスの重要な役割を考察する。
Aida Manzano Kharman, William Sanders
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挑戦に対する信頼性を評価するための生存分析を使ったAIパフォーマンスの評価。
Charles Meyers, Mohammad Reza Saleh Sedghpour, Tommy Löfstedt
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新しい方法が、分散ネットワークで最大値を見つける際にプライバシーを守るよ。
Wenrui Yu, Richard Heusdens, Jun Pang
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選択的暗号化は、共同学習でモデルのパフォーマンスを維持しつつプライバシーを向上させるんだ。
Federico Mazzone, Ahmad Al Badawi, Yuriy Polyakov
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機械学習モデルの安全なトレーニングのためのフレームワークを紹介するよ。
Haleh Hayati, Carlos Murguia, Nathan van de Wouw
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ヘルスケアにおけるAIツールはメリットがあるけど、かなりの安全性の懸念もあるんだよね。
Ananya Gangavarapu
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機械学習で敏感なデータを守る技術。
Francisco Aguilera-Martínez, Fernando Berzal
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AI技術がフィッシング詐欺の状況を変えて、個人のリスクが高まってるね。
João Figueiredo, Afonso Carvalho, Daniel Castro
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この記事では、分類手法を使って教師なし異常検出を強化する方法について話してるよ。
Tian-Yi Zhou, Matthew Lau, Jizhou Chen
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メモリ中心のデザインを通じてプライバシー保護計算とその効率を探る。
Mpoki Mwaisela
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ユーザーのプライバシーを確保しつつ、グラフのサイクルを数える新しい方法。
Quentin Hillebrand, Vorapong Suppakitpaisarn, Tetsuo Shibuya
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CryptoTrainは、機械学習のトレーニング中にセンシティブなデータを保護するために暗号技術を組み合わせているんだ。
Jiaqi Xue, Yancheng Zhang, Yanshan Wang
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ブロックチェーン技術とそのいろんな分野での応用について学ぼう。
Badr Bellaj, Aafaf Ouaddah, Noel Crespi
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コンテキストを意識した手法でLLMのバッファオーバーフロー脆弱性修正能力を強化する。
Arshiya Khan, Guannan Liu, Xing Gao
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分散型ソーシャルネットワークは、ユーザーにデータのコントロールとプライバシーを与えるんだ。
Quang Cao, Katerina Vgena, Aikaterini-Georgia Mavroeidi
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SOSKはユーザーがソフトウェアセキュリティレポートからキーワードを追跡して抽出するのを手助けするよ。
Phong Minh Vu, Tung Thanh Nguyen
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研究によると、ネガティブシャドウを通じてAVレーン検出に脆弱性があることがわかった。
Pedram MohajerAnsari, Alkim Domeke, Jan de Voor
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革新的な方法でディープパケット検査を通じてマルウェアの検出が改善される。
Kyle Stein, Arash Mahyari, Guillermo Francia
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新しいデザインは、PUF技術を使ってIoTデバイスの信頼性とセキュリティを向上させるよ。
Gaoxiang Li, Yu Zhuang
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技術が進化するにつれて、ソフトウェアのセキュリティは新しい課題とチャンスに直面してるんだ。
Marcel Böhme, Eric Bodden, Tevfik Bultan
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MoJEはLLMのためのガードレールを強化していて、脱獄攻撃に効果的に対処してるよ。
Giandomenico Cornacchia, Giulio Zizzo, Kieran Fraser
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TLSNotaryは、オンラインコミュニケーションでデータの信頼性を確保しつつ、クライアントのプライバシーを守るよ。
Maciej Kalka, Marek Kirejczyk
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コピー検出パターンを使って製品の真正性を確認する方法を改善する。
Joakim Tutt, Slava Voloshynovskiy
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