サイバーセキュリティ に関する最新の記事

連合学習における悪意のある攻撃に対する脅威と防御を分析する。

MLモデルの脆弱性を探って、MIAsに対する防御策を考える。

敵対的攻撃とそれが機械学習モデルに与える影響について学ぼう。

スケーラブルな分類器と信頼できる機械学習の結果のための適合予測についての考察。

AI生成のPythonコードの脆弱性を特定するツールが今利用可能になったよ。

既存のセンサーデータを使ってIoTのセキュリティを向上させる方法を見てみよう。

ディープラーニングを使った新しい方法が、複雑なネットワークの連鎖的な障害に取り組んでるよ。

PASAはディープラーニングモデルでの敵対的サンプルを検出する新しい方法を提供してるよ。

新しいシステムが脱獄プロンプトを分析してモデルの安全性を向上させるんだ。

FastLogADは革新的な手法を使ってログの異常検出のスピードと精度を向上させるよ。

PrintListenerは、音の分析を通じて指紋認証の脆弱性を暴露する。

新しい方法がネットワーク侵入検知システムの異常検出を改善してるよ。

脆弱性を悪用される前に発見してソフトウェアのセキュリティを向上させる。

仮想ノードを使って分散学習システムのデータプライバシーを守る方法。

研究が医療言語モデルにおけるデータポイゾニングのリスクを明らかにした。

ウェブベースのプラットフォームが、コンピュータの学習を向上させるためのテーブルトップ演習を強化するんだ。

マルウェアの行動検索に新しいアプローチが加わって、サイバーセキュリティの分析が強化された。

センサー脅威下でのサイバー物理システムの堅牢性と安全性の測定。

住宅プロキシの概要、その利用法と関連する脅威。

スマートグリッドシステムにおけるプライバシー問題とその解決策を考える。

S3PHERは、患者が安全に健康データを医療提供者と共有できるようにして、患者をサポートします。

新しい防御メカニズムが、協調型機械学習におけるラベル推測攻撃のリスクを減らす。

バグバウンティプログラムを取り入れることで、実践的な経験を通じてサイバーセキュリティトレーニングが向上するよ。

新しい方法が中間出力の分析を通じてフェデレーテッドラーニングのセキュリティを強化する。

ユーザーの安全とシステムの整合性を確保するために、言語モデルのリスクを評価すること。

サイバーセキュリティのためのPowerShellコード作成を簡素化するためにAIを使う。

テキストから画像へのモデルの安全性やその悪用について懸念が高まってる。

CUMADはハッキングされたIoTデバイスを検出しつつ、誤警報を最小限に抑える。

この記事では、不変量がスマートコントラクトのセキュリティを攻撃からどう守れるかを探ってるよ。

量子ニューラルネットワークを盗まれないように守る新しい方法を見てみよう。

認定されたIT製品とそのセキュリティへの影響についての研究。

UGEsの紹介、データを安全に使える新しい方法だよ。

新しい方法がソフトウェアテストを強化して、実際のやり取りや環境に焦点を当ててるんだ。

複数のレベルでソフトウェアの脆弱性を評価する新しいシステム。

連合学習システムにおけるモデル汚染攻撃のリスクを調査する。

物理的にクローン不可能な関数（PUF）が公開鍵インフラストラクチャのセキュリティをどう向上させるかを学ぼう。

高度なポスト選択技術を使って量子鍵配送のセキュリティを強化する。

この記事では、データを効果的に分析しながらプライバシーを守る方法について探ります。

機械学習におけるユーザーデータを守るための安全なプロトコル。

合成動画の増加は、検出や誤情報の問題を引き起こしてるね。