サイバーセキュリティ に関する最新の記事

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。

新しいアプローチで、先進的なデータ手法を使って微妙なサイバー脅威の検出を強化する。

高精度で明確な理由をもってフィッシングメールを特定する新しいシステム。

攻撃に対してより強力な機械学習モデルを作るための敵対的トレーニングを調べてる。

Ruledgerはスマートホームシステムの脆弱性に対する安全なソリューションを提供するよ。

大きな言語モデルがデジタルフォレンジック調査をどう改善できるかを検討中。

AutoRobustは強化学習を使って、マルウェア検出システムを敵の戦術に対抗できるように強化してるよ。

エージェントがネットワークでどうやって効果的に協力して共通の目標を達成するかを学ぼう。

機械学習セキュリティ操作を通じてバイオテクノロジーの安全性を向上させる。

BasedAIはプライバシーを確保しつつ、言語モデルのパフォーマンスを向上させるために暗号化を使用してるよ。

サイバーセキュリティ機能を改善し、データの課題に対処するための転送学習の応用を探る。

PUFとそのIoTセキュリティにおける役割についての考察。

この記事では、LLMへの攻撃とより良い保護のための戦略について探ります。

フェデレーテッドラーニングと大規模言語モデルにおけるプライバシーの危険を調べる。

将来のネットワークにおけるO-RANシステムの設定ミスの課題と影響を探る。

暗号化とサイバーセキュリティの技術革新の交差点を探る。

ネットワーク活動分析を使って未知のIoTデバイスにラベルを付ける新しい方法。

この記事は、サイバーリスクが企業の評価や株のリターンにどう影響するかを調べているよ。

量子鍵配送ネットワークにおけるリスクと防御を調べて、安全な通信を確保する。

データプライバシーを守りつつ、モデルの有用性を維持するための包括的なアプローチ。

この論文はソフトウェア定義ネットワークにおける隠れた通信リスクについて話してるよ。

安全なクラウド環境のためのネットワーク分離と新しい仮想スイッチ設計を探ってる。

産業システムはリスクにさらされていて、IIDSはサイバーセキュリティを向上させることを目指してるけど、導入には課題があるんだ。

この記事は、サイバーインシデントが企業に与える財政的影響を調べているよ。

複雑なプログラムの特性を確認してセキュリティを強化する新しい方法。

TTPXHunterはレポートからTTPを自動抽出して脅威インテリジェンスを強化するよ。

新しいベンチマークがAI関連の危険を測定して軽減することを目指してるよ。

ラベルフリッピング攻撃がURLの安全性にどんな脅威を与えるかと、新しい防御戦略を学ぼう。

フェデレーテッドラーニングシステムにおけるデータポイズニングのリスクを見てみよう。

ImgTrojanは、騙しのトレーニングデータを使ってVLMを操作するんだ。

新しいモデルは、最小限の変更でGNNのノードを効率的にターゲットにするよ。

2010年から2022年までのサイバーセキュリティベンチャーへの投資パフォーマンス分析。

新しい方法が、例の脆弱性を考慮することでDNNの対抗攻撃に対する強靭性を高める。

新しい手法が、敵対的な干渉からRLエージェントの安全性を向上させる。

IoTデバイスで使われてるBusyBoxのセキュリティを強化するための技術を調査中。

新しい自動化された方法が、開発者がRESTful APIのセキュリティテストケースを作るのを手助けしてるよ。

電気自動車の充電インフラにおけるサイバーセキュリティの重要性についての考察。

機械学習におけるプライバシー保護技術の探求とその重要性。

量子コンピュータは多くの分野を変革できるけど、サイバーセキュリティには大きなリスクをもたらすかもしれない。