サイバーセキュリティ に関する最新の記事

この研究は、LLMが詐欺や暴力的な言語に対処する能力を評価してるよ。

新しいデータセットは、顔のモーフ検出方法を向上させることを目指してるよ。

デジタル通信のセキュリティには、質の高いランダムな数字が大事だよ。

AdaPPAは、安全な応答と有害な応答を組み合わせることで、言語モデルに対する脱獄攻撃を強化します。

新しいデータセットとコンペがデジタルの安全のためにディープフェイク検出法を進化させてるんだ。

安全な通信のための量子鍵配送の最新の進展を探る。

SBOMの精度がソフトウェアの脆弱性検出にどう影響するかを調べる。

この記事では、スマートコントラクトを脆弱性や財務損失から守るための進展について話してるよ。

大規模言語モデルを使った新しいDDoS攻撃検出法。

この研究は、フィッシングメールを認識する際の作業負荷の役割を強調してるよ。

有害なウェブサイトを効果的に特定するための機械学習を使った研究。

LLMはマルウェアの脅威と戦うのに解決策とリスクの両方を提供するよ。

敵対的攻撃に対抗するためのネットワーク侵入検知システムを強化する新しい対策。

この記事では、機械学習を使ったAndroidマルウェア検出の課題と改善点について話してるよ。

この記事ではサイバーセプションの戦略を紹介して、サイバーセキュリティを強化する方法を探るよ。

新しい方法がクラウドコンピューティングでのデータプライバシーを向上させつつ、パフォーマンスを維持する。

LESSデジタル署名におけるフォールトアタックのリスクと防御策を調べる。

振動データの異常検出のための教師なし手法に関する研究。

エージェントのコラボレーションの新しい戦略は、AIの応答における信頼と効率を高める。

サイバー脅威に対抗するためにハニーポットの効果を高めるAI活用。

新しい方法が、ツイッターの雑音の中からセキュリティイベントの特定を強化する。

Stack Overflowでモバイルアプリ開発者が直面するセキュリティ問題を調べてるんだ。

サイバーセキュリティリスク管理のためのモデル駆動型アプローチの利点を探る。

新しいモデルがバイナリコード分析における関数名の回復を改善したよ。

新しいツールが組織の量子コンピュータセキュリティリスクへの対処を助ける。

協調型マルチエージェントシステムのバックドア攻撃に対する脆弱性を探る。

さまざまなソーシャルプラットフォーム間でのユーザープロフィールのリンクについての考察。

XSubは説明可能なAIを利用して敵対的攻撃を強化し、セキュリティの懸念を引き起こしている。

量子コンピュータがサイバー・フィジカルシステムの異常検出を強化する役割を探る。

ソーシャルネットワークで偽アカウントを特定する新しい方法。

ディープラーニングモデルは、安全に使うために解決すべき重要なセキュリティの課題に直面してるよ。

スマートコントラクトの脆弱性を調べて、検出における言語モデルの役割を見てみる。

SoftHSMは、現代の産業に対するサイバー脅威から手頃な価格で保護を提供してるよ。

工業環境でデータを守るためにHSMを使う研究。

フェデレーテッドラーニングは、センシティブな分野でのデータプライバシーの課題に取り組んでるよ。

組織はランサムウェア攻撃の際に厳しい選択を迫られる。効果的に意思決定する方法を学ぼう。

フェデレーテッドラーニングは、スマートグリッドの運用においてプライバシーと効率を向上させるよ。

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。

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。

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。