サイバーセキュリティ に関する最新の記事

新しい方法は因果関係を利用して、深層学習モデルのバックドア脅威から守る。

フェデレーテッドラーニングの脅威を分析して、潜在的なセキュリティ対策を考える。

新しい方法がネットワークの異常検知を改善しつつ、データのプライバシーも守るようになった。

MetaTrollはソーシャルメディアの新しい影響キャンペーンにすぐに適応する。

自動運転車が直面するサイバーセキュリティの脅威とLiDARデータ保護の重要性を探る。

この研究は、敵対的な画像からモデル情報を抽出してAIのセキュリティを強化することを調べてるよ。

不完全な報告の中で脆弱性管理を改善するための研究。

手頃なIoTデバイスで敏感なデータを守るためのソフトウェアアプローチ。

電力システムの安定性を向上させるための研究。

量子暗号システムにおける鍵の安全な取り消しの探求。

非同期MDI-QKDによる安全な鍵共有の進展を見てみよう。

スパムメールを見分けてフィルタリングする方法を学んで、安全なオンラインコミュニケーションをしよう。

モバイルロボットとそのコントローラー間で鍵を安全に共有する新しいアプローチ。

無許可の使用からディープニューラルネットワークを守る新しい戦略。

LLMSecEvalを使って大規模言語モデルが生成したコードのセキュリティを評価する。

この新しいシステムは、量子コンピュータのリスクからデジタル署名を守るんだ。

研究によると、対抗的な例が機械学習モデルをだます効果を高める方法が明らかになった。

この研究では、LiDARスプーフィング攻撃とそれが自動運転車に与える影響を探ってるよ。

新しい方法が、敵対的な課題に対して自動音声認識を強化する。

この研究は、Androidマルウェア分類を改善するための新しいグラフ技術を探求してるよ。

新しいアルゴリズムがIoTサイバー攻撃に対する検出能力を強化してるよ。

生成AIが新しい6G IoTネットワークのサイバーセキュリティをどう向上させるかを探ろう。

マルウェアの種類、リスク、現代の検出方法の概要。

この記事では、侵入検知システムを強化するための特徴選択技術について調べているよ。

マスク付きオートエンコーダーは、AIシステムにおける敵対的入力の検出と修正を強化する。

サイバー保険市場の課題と発展を見てみる。

プライバシー攻撃におけるバックドア手法の効果を分析する。

ある研究が重要なOTシステムの深刻なセキュリティ脆弱性を明らかにした。

連合学習とブロックチェーンを組み合わせることで、データセキュリティとユーザーのプライバシーが強化されるよ。

ARNNがボットネットを効果的に検出・分類する方法を学ぼう。

シンボリック推論を使ったより安全なニューラルネットワーク検証のフレームワークを紹介します。

新しいアプローチで相互接続された機械学習システムの安全性が向上する。

BlockFWはネットワークのセキュリティと管理を強化するためにブロックチェーン技術を使ってるよ。

InnerCoreは、主要なアクターと市場のセンチメントを分析することで、ブロックチェーンネットワークに関する迅速な洞察を提供するよ。

新しい方法が、敵対的攻撃に対するニューラルネットワークの耐性を高めつつ、精度を維持するんだ。

新しいサイバー攻撃の方法が電力システムの安全にリスクをもたらしてる。

悪意のある攻撃から推薦を守るためのフレームワーク。

新しいフレームワークがスマートコントラクトの脆弱性の特定を改善することを目指してるよ。

小型デバイスのセキュリティ手法が急速に進化してる。

敵対的攻撃における方向チューニングとネットワークプルーニングの概要。