サイバーセキュリティ に関する最新の記事

ミニプログラムでユーザーデータを守るためのリスクと解決策を見てる。

フェデレーテッドラーニングの脆弱性とバックドア攻撃の脅威を探る。

クリーンデータなしでバックドアを消す方法を紹介するよ。

敵対的な例は物体検出システムを混乱させて、セキュリティの隙間を明らかにすることがある。

SMSが配信レポートを通じてユーザーの位置情報を暴露する方法を探る。

FMKRアプローチは、少ないサンプル学習を通じてAPTの検出と応答を改善するよ。

機械学習システムにおけるバックドア攻撃を理解する新しいアプローチ。

革命的な手法がディープニューラルネットワークのバックドア攻撃に対する防御を強化する。

新しいアプローチがDEQの敵対的干渉に対するロバスト性を向上させるんだ。

入力攻撃に対する深層モデルの強さに関する研究。

ソフトウェアにおけるセキュリティAPIの重要性と一般的な誤用について考察する。

研究がスピーカー認証モデルを改善して、より良いアイデンティティ保護を実現。

機械学習がオンライン脅威に対するネットワーク防御をどう改善するかを発見しよう。

量子技術の台頭とともに暗号化の未来を考察する。

新しいデータ収集プラットフォームがネットワークセキュリティの機械学習の課題に対応してるよ。

マルウェア検出を回避する新しい方法が、深刻なサイバーセキュリティリスクを引き起こしている。

エッジ学習が高度なネットワークでIoTのセキュリティとパフォーマンスをどう向上させるかを見つけよう。

IoTサーバーをUDPフラッド攻撃から守る方法を学ぼう。

この記事では、金融取引パターンを分析するためのGNNの改善について話してるよ。

FDINetは、クラウドベースのサービスにおけるモデル抽出攻撃に対する新しい防御を提供します。

新しいプロトコルがフェデレーテッドラーニングのプライバシーとモデルの整合性を向上させる。

ハッシュ関数はセキュリティにとって重要だけど、衝突は大きな問題だよね。

量子ボルツマンマシンを使ってサイバーセキュリティの異常検出を改善する。

研究でNLP攻撃に弱いテキストサンプルを特定する方法が明らかにされた。

自己監視型侵入検知は、IoTシステムのリアルタイムなセキュリティ向上を提供するよ。

生成AIがサイバー脅威と防御に与える影響を調べる。

DOF-IDはデータプライバシーを損なうことなく脅威検出を強化する。

新しいアプローチがソーシャルメディアの偽アカウントの特定を改善する。

Covid-19後の軍の健康システムの脆弱性を調査中。

ランダム性が機械学習の脆弱性にどう影響するかを調べて、もっといい基準が必要だよね。

この記事では、AIがハードウェアのセキュリティアサーションを作成するのをどのように助けるかを調べています。

研究は、ステガノグラフィーを通じて機械学習モデル内の隠れたリスクを明らかにしている。

ALBUSはバーストフラッドDDoS攻撃の検出を強化して、インターネットのセキュリティを向上させるよ。

敵対的攻撃に対するモデルの防御を強化するための課題と戦略を検討中。

新しいアルゴリズムが、分散学習の攻撃への耐性を向上させたんだ。

TEEsが現代の技術で敏感なアプリやデータをどう守るか学ぼう。

ChatIDSは、ユーザーがサイバーセキュリティの警告を簡単な言葉で理解できるように手助けするよ。

研究者たちは、位相情報の調整を使って機械生成音声の検出を改善してるよ。

コンドラセ攻撃の概要とその取引の公平性への影響。

インフォスティーラー型マルウェアの概要、その手法、そして個人データへの影響。