サイバーセキュリティ に関する最新の記事

対抗訓練への新しいアプローチがAIシステムの性能とセキュリティを向上させる。

新しい技術が、画像とテキストを組み合わせた高度なAIシステムの脆弱性を暴露してる。

この研究は、GPT-4がリバースエンジニアリング作業をどうサポートするかを評価してるよ。

M2CVDは共同モデルアプローチを通じてソフトウェアの脆弱性検出を改善するよ。

新しい方法が、組織がソフトウェアの脆弱性をよりうまく優先順位付けできるように助けてるよ。

新しいアプローチで、先進的なモデルを使ってソフトウェアのセキュリティ脆弱性の検出が強化される。

データポイジング攻撃に対するモデルの耐性を評価する方法を紹介するよ。

パーソナライズドフェデレーテッドラーニングの脆弱性を探ったり、新しいバックドア攻撃手法について考えたりしてるんだ。

Sheshaフレームワークを使ったプロセッサのセキュリティ欠陥を見つける新しいアプローチ。

この記事は、コード生成モデルにおけるパッケージの幻覚リスクについて話してるよ。

言語モデルを使ってソフトウェアのバグ検出とテスト効率を向上させる。

新しいベンチマークCTIBenchが、サイバー脅威に対するLLMの効果を評価するよ。

Spectreみたいな高度な攻撃に対抗するためのカーネル安全対策を見てみよう。

新しいデジタル署名システムがデータセンターアプリケーションのスピードとセキュリティを向上させるよ。

Rowhammerの欠陥を調べて、そのデータセキュリティへの影響について。

メモリタグ拡張のセキュリティフローと投機的実行攻撃を調査中。

新しいAIアシスタント技術のセキュリティリスクとその解決策を調べる。

ディープラーニングシステムの脆弱性と解決策についての考察。

FSBI方式は、操作されたデジタルメディアの検出を改善します。

新しいツールが、簡素化されたグラフと機械学習を使って静的解析を改善する。

競争は言語モデルのセキュリティにおける脆弱性と防御を明らかにする。

画像とテキストを組み合わせてシステムへの攻撃を特定する方法。

新しい手法がリズムの変化を狙って、こっそりとしたスピーチ攻撃を行う。

新しい方法が機械学習システムで有害なデータの忘れ方を改善する。

データセキュリティにおける堅牢な学習モデルとその重要性についての考察。

同時無線情報と電力伝送を利用したmmWaveネットワークのセキュリティリスクを調査中。

ディープラーニングのセキュリティ向上のためのモデル抽出技術に関する研究。

新しいアプローチは、知識と技術を組み合わせてソフトウェアの脆弱性検出を改善する。

この論文では、大規模言語モデルの脆弱性を評価するためのフレームワークを紹介してるよ。

ケンタウロスは人間の洞察とAIを組み合わせて、いろんな分野での意思決定を改善してるんだ。

必要な機能を実行しながら、暗号化された制御の新しい方法がセキュリティを強化するよ。

新しいデジタルリスクに対処するために、電力網の強靭性と信頼性を高める計画。

この記事では、データポイズニングが言語モデルのアライメントに与える影響を探る。

P3GNNはSDNネットワークでAPT検出を強化しつつ、データプライバシーを守るんだ。

バックドア攻撃が機械学習システムにどんな脅威を与えるか、そしてそれに対抗する方法を学ぼう。

Tracemaxは、DDoS攻撃防御のためのより良いパケットトレース機能を提供してるよ。

プライバシーを守りつつAPT検出を改善するためのフレームワーク。

マルチモーダルエージェントに対する敵対的攻撃がもたらす安全性の課題を探る。

大規模言語モデルが生成したコードの安全性に関する懸念に対処する。

LLMはソーシャルエンジニアリングの保護に役立つけど、新しいリスクもあるよ。