サイバーセキュリティ に関する最新の記事

ファインチューニングが機密トレーニングデータを明らかにするリスクをどう増加させるかを調べてる。

研究はフィッシング意識と対応のための2つのトレーニング方法を調べてる。

新しい方法がシンボルに頼らずにコードモデルを効果的にトレーニングするんだ。

重要なサービスを守るためのリスクと解決策を理解すること。

車両の安全性を向上させたり、脅威から守るために通信トラフィックを監視するシステム。

この研究は、侵入検知システムを改善するための機械学習手法を評価してるよ。

LLMを使ったプロンプトエンジニアリングのセキュリティ課題を探る。

再構築攻撃とそれが機械学習におけるデータプライバシーに与える影響についての考察。

時系列データのブレークポイントを使った異常検知の新しいアプローチ。

脅威モデリングとそのビジネスセキュリティ管理における重要性について学ぼう。

偽の履歴書が求人プラットフォームを操作して、企業や求職者に悪影響を与えてる。

統合回路におけるセキュリティリスクに対するGNNの効果を評価する。

DistilBERTを使ったフィッシングメール検出の研究。

デジタル犯罪捜査の効率を高める新しい方法。

プライバシーと安全性を向上させるための協調型機械学習の課題と解決策を調べる。

生成AIがコミュニケーションのセキュリティを強化し、新たな脅威に対処する方法を探ってる。

機能を失わずに基盤モデルのバックドア問題を解決する方法。

この研究は、敵対的攻撃において攻撃者が画像認識モデルについて何を知っているかを明らかにする。

センシティブなデータを管理するシステムにおけるプライバシーの懸念について。

新しいキャッシュ攻撃は、置換ポリシーを利用して機密情報を漏えいさせる。

チャンクベースの分析を通じてマルウェア検出を強化する新しいアプローチ。

言語モデルの安全性を大幅な再訓練なしで向上させる新しいアプローチ。

セキュアスキャッタードメモリーは、データの内容とアクセスパターンを効果的に守るよ。

機械学習で不正アクセスからセンシティブなデータを守る新しい方法。

機械学習のプライバシー問題に効果的な手法で対処する。

生成型検索エンジンは、敵対的な質問からの課題に直面していて、精度に影響を与えている。

新しいシステムがBGPセマンティクスを使ってインターネットのルーティング異常の検出を強化する。

新しい方法がフィッシング検出とユーザーの理解を改善する。

深層学習が侵入検知システムをどう改善するかの観察。

FedReviewは、有害なモデル更新を拒否することでフェデレート学習を改善する。

誤情報やノイズの中でシステムの精度を上げる方法。

大規模言語モデルに関連するプライバシーとセキュリティのリスクを探る。

逆翻訳を使った新しいアプローチが、言語モデルを有害なプロンプトから守ろうとしているんだ。

ハードウェア設計の隠れた脅威を見つける新しい視点。

量子ゼロ知識証明は、オンラインのプライバシーとセキュリティをどう確保するかを変えるかもしれない。

私たちは、現代の脅威に対して産業と宇宙システムのセキュリティを向上させる必要がある。

セキュリティツールとメトリクスの複雑さ評価技術を探る。

新しい技術がディープラーニングモデルの作成とセキュリティを向上させてるよ。

新しい手法が、機械学習におけるバックドア攻撃の脅威を、機密データへのアクセスなしで明らかにした。

新しい方法がバイオメトリックモデルの隠れた脆弱性を特定するのに役立つ。