サイバーセキュリティ に関する最新の記事

高度な暗号技術を使って画像を保護する方法。

AFPNetは、ディープラーニング技術を使ってスマートコントラクトの脆弱性をより良く検出できるようにするよ。

この研究は、大規模言語モデルから有害なトロイの木馬をフィルタリング技術で取り除くことに焦点を当てている。

バイナリ解析ツール開発におけるモジュールフレームワークの紹介。

分散型金融プロトコルのセキュリティを改善する新しいアプローチ。

MLモデルのバックドアは、金融や医療に深刻な脅威を与える。

Solidityコンパイラのバグについての詳しい分析とその影響。

機械学習を使って侵入検知を改善する新しいアプローチ。

2030年に向けて、AIが安全なコーディングに果たす役割を見てみよう。

新しいフレームワークが、オンラインアクセスをより安全にするためにパスワードマネージャーのやり取りを改善するよ。

フェデレーテッドラーニングの基本とデータプライバシーにおけるその重要性を探ってみよう。

新しいフレームワークが生体データの匿名化手法を評価してプライバシーを強化するんだ。

新しい手法が、バックドアの脅威から機械学習モデルを守ることを目指してる。

AIシステムのリスクをテストするためのレッドチームの役割を調べる。

人気のモバイル決済アプリのセキュリティの欠陥を明らかにする研究。

ソーシャルメディアを活用して、車両のサイバーセキュリティを強化し、新たな脅威に対処する。

コンピュータプログラミングコースでのサイバーセキュリティ教育に関する研究。

IoTネットワークにおける異常検出のためのフェデレーテッドラーニングの利点を探る。

研究が明らかにしたのは、5Gのデータパターンがユーザーの行動を暴露する方法だよ。

新しいモデルは開発者を助けるけど、バックドア攻撃は深刻なセキュリティリスクを引き起こす。

フェデレーテッドラーニングのプライバシーとインテグリティの課題と解決策を見てみよう。

新しい方法は、効果的な分析のためにLLMと従来の分解技術を組み合わせる。

データの汚染を解決して、より良いサイバーセキュリティと異常検知システムを作ろう。

神経ネットワークと暗号化を組み合わせることで、安全な通信手段が強化される。

HO-FMNを使って、敵対的攻撃に対する機械学習モデルのロバスト性をより良く評価しよう。

研究は分散型フェデレーテッドラーニングにおけるモデルの頑健性と防御策を強調している。

新しい方法が人の移動データ予測におけるプライバシーリスクに対処してるよ。

デジタルシフトとそれが海事サイバーセキュリティに与える影響を探る。

機械学習におけるプライバシー機構を比較する新しい方法。

新しい手法が、ラベルなしデータを使った機械学習のブラックボックス攻撃を改善してるよ。

言語モデルが生成したコードに潜む脆弱性を探る。

フェデレーテッドラーニングにおけるバックドア攻撃に対するセキュリティを強化する新しいアプローチ。

量子認証がデジタルセキュリティを強化する役割を探ってみよう。

革新的な方法が、人工ノイズとレートスプリッティング技術を使ってIoTのセキュリティを強化する。

データ攻撃に対抗するためにドローンテストを強化するために混合現実を使う。

集団リモート証明とそれがIoTデバイスのセキュリティに与える影響を見てみよう。

新しいプロトコルが量子デジタル署名のセキュリティと効率を向上させる。

新しい方法が、隠れた脅威に対するディープラーニングモデルのセキュリティを強化する。

Rowhammerの脅威に対抗するためのDRAMセキュリティを強化する新しいアプローチを探ってる。

この記事では、エージェントの意思決定プロセスをプライベートに保つ方法について話してるよ。