この記事では、トレーニングデータなしでブラックボックスの機械学習モデルを理解する方法を探ります。
Jonathan Rosenthal, Shanchao Liang, Kevin Zhang
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サイバーセキュリティ に関する最新の記事
この研究は、さまざまなLLMのコードの脆弱性を特定する効果を評価してるよ。
Shaznin Sultana, Sadia Afreen, Nasir U. Eisty
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地元のビジネスのために学生の才能を活かして重要なサイバーセキュリティ評価を行う。
Anirban Mukhopadhyay, Kurt Luther
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出力アクセスが限られた状態で攻撃者がニューラルネットワークを複製する方法を見てみよう。
Yi Chen, Xiaoyang Dong, Jian Guo
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サイバー攻撃から電力網を守る方法をグラフ理論を使って理解する。
Khandaker Akramul Haque, Leen Al Homoud, Xin Zhuang
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センシティブなデータを守るためのリスクと対策を見てみよう。
Mohammad Amin Zarrabian, Parastoo Sadeghi
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新しいAIツールがファイルタイプの検出精度と効率を向上させたよ。
Yanick Fratantonio, Luca Invernizzi, Loua Farah
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PAD-FTを紹介するよ！クリーンデータなしでバックドア攻撃に立ち向かう軽量な方法だ。
Yukai Xu, Yujie Gu, Kouichi Sakurai
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この研究は、クワッドローターをサイバー攻撃から守ることに焦点を当てている。
Samuel Belkadi
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新しい方法が、ラベルなしデータでログ分析と異常検出を改善するよ。
Caihong Wang, Du Xu, Zonghang Li
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VAEsを使った方法が侵入検知システムの異常検知を強化する。
Ioannis Pitsiorlas, George Arvanitakis, Marios Kountouris
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新しいフレームワークが先進的な方法を使ってIoTデバイスのセキュリティを改善するよ。
Sudipto Baral, Sajal Saha, Anwar Haque
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新しい方法が、内部脅威検出のためにフェデレーテッドラーニングと敵対的トレーニングを組み合わせてるんだ。
R G Gayathri, Atul Sajjanhar, Md Palash Uddin
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リバースプリファレンス攻撃とそのモデルの安全性への影響を探る。
Domenic Rosati, Giles Edkins, Harsh Raj
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新しいAIを使ったプラットフォームが医療のセキュリティを強化しようとしてる。
Patrizia Heinl, Andrius Patapovas, Michael Pilgermann
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PromSecは、LLMを使って安全で機能的なコードを生成するためのプロンプトを最適化するよ。
Mahmoud Nazzal, Issa Khalil, Abdallah Khreishah
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バックドア脅威に対抗するためにPureDiffusionを導入！
Vu Tuan Truong, Long Bao Le
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ゴールデンレシオを使った自動変調分類への効率的な攻撃の検討。
Deepsayan Sadhukhan, Nitin Priyadarshini Shankar, Sheetal Kalyani
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研究によると、ドローンが危険な飛行経路に誘導される方法があることが分かった。
Amir Khazraei, Haocheng Meng, Miroslav Pajic
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Ethereumのプロキシコントラクトは利点があるけど、セキュリティの問題が結構あるんだよね。
Cheng-Kang Chen, Wen-Yi Chu, Muoi Tran
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この記事は新しい公開鍵暗号化の安全なアプローチについて考察している。
Robert Hines
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この研究は、先進技術を使って詐欺検出方法を強化することに焦点を当ててるよ。
Sourav Verma, Joydip Dhar
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新しい方法が攻撃からシステムを守るための戦略を改善する。
Samuel Affar, Hugh Medal
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より少ないラベル付きサンプルを使って、マルウェアを効率的に分類する新しいアプローチ。
Eric Li, Yifan Zhang, Yu Huang
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新しい方法が言語モデルを使ってURLの安全性評価をより良くするんだ。
Fariza Rashid, Nishavi Ranaweera, Ben Doyle
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フェデレーテッドラーニングに関連するプライバシーの課題と勾配反転攻撃について調べる。
Qiongxiu Li, Lixia Luo, Agnese Gini
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MEGA-PTは、サイバーセキュリティのためのペネトレーションテストの効果と柔軟性を向上させるよ。
Yunfei Ge, Quanyan Zhu
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研究によると、Telegramチャンネルでのサイバー犯罪活動が増加していることがわかった。
Sayak Saha Roy, Elham Pourabbas Vafa, Kobra Khanmohammadi
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RPKIはデータの真偽を確認することでインターネットのルーティングを強化するよ。
Haya Schulmann, Niklas Vogel, Michael Waidner
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この作業では、可視化と機械学習を使った新しいマルウェア検出方法を紹介するよ。
Fang Wang, Hussam Al Hamadi, Ernesto Damiani
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ファームウェアの脆弱性を調べて、安全性を高めるツールについて。
Mahsa Farahani, Ghazal Shenavar, Ali Hosseinghorban
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次世代ネットワークにおけるセマンティックコミュニケーションとセキュリティの役割を探る。
Jiayi He, Xiaofeng Luo, Jiawen Kang
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この記事では、ブラウザフィンガープリンティングがオンライン広告で果たす役割と、そのプライバシーに関する懸念について検討します。
Zengrui Liu, Jimmy Dani, Shujiang Wu
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新しいメモリアロケーターは、パフォーマンスを維持しながらRowhammer攻撃に対するセキュリティを向上させる。
Anish Saxena, Walter Wang, Alexandros Daglis
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生成AIのセキュリティリスクを赤チームと青チームで対処する。
Ambrish Rawat, Stefan Schoepf, Giulio Zizzo
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脅威分析におけるLLMの効果を評価する。
Sanchana Srikanth, Mohammad Hasanuzzaman, Farah Tasnur Meem
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ソフトウェアリポジトリの有害パッケージ検出方法を強化する。
Wenbo Guo, Chengwei Liu, Limin Wang
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新しい方法でサイバーフィジカルシステムのアクチュエータのセキュリティが向上し、攻撃を防ぐ。
Chuadhry Mujeeb Ahmed, Matthew Calder, Sean Gunawan
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機械学習における敵対的脅威と積極的対策のバランスを探る。
Vishal Asnani, Xi Yin, Xiaoming Liu
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研究がスマートフォンのモーションセンサーのリスクを明らかにし、プライバシーの懸念が浮上しています。
Ahmed Najeeb, Abdul Rafay, Naveed Anwar Bhatti
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