サイバーセキュリティ に関する最新の記事

新しいトレーニング方法が、モデルのユニバーサル攻撃に対する安全性を高める。

サイバーセキュリティは、現代の課題に効果的に対処するために多様な視点が必要だよ。

プライバシーを守りながら車両の不正行為を検出する新しい方法。

ユーザープライバシーを守りながら、ビデオストリーム検出を改善するための研究。

ネットワークテレスコープデータを分析して、協調したコンピュータの活動を特定する方法。

SPSGはスーパーピクセルとサンプル勾配を使ってモデル盗用の効率を上げてるよ。

新しい方法が似たサンプル参照を使って音声ディープフェイクの検出を改善する。

新しいアプローチが分散システムでの侵入検知を強化する。

3Dプリンティングのリスクと防御についての考察。

新しい研究が、オンライン虐待に使われる一時的なドメインの検出にギャップがあることを明らかにした。

深層ニューラルネットワークのための敵対的トレーニングを改善する新しい方法。

FV8は、動的解析を通じてJavaScriptの回避テクニックの検出を強化すんだ。

新しい方法は、PUFとプロトコルを組み合わせて、安全なIoTデバイス通信を実現してるよ。

この論文は、整合性に焦点を当てた型システムを通じてスマートコントラクトのセキュリティを確保することについて議論している。

この論文では、深層学習モデルにおける量子化条件付きバックドア攻撃に対する防御手段であるEFRAPを紹介するよ。

IoTデバイスにおけるPUFの信頼性と脆弱性についての考察。

新しいアプローチで、敵対的サンプルに対するニューラルネットワークのセキュリティが向上した。

研究によると、WordGame攻撃が明らかになり、LLMの安全対策の弱点を突いているんだって。

XMPUの大きな脆弱性が、プロセス終了後に機密データを漏らしちゃうんだ。

スマートグリッドや新しい技術を使って効率的なエネルギー管理を目指してる。

この研究は、言語に対する敵対的攻撃に対するSERモデルの弱点を調べてるよ。

スマートインバータのファームウェア更新管理を強化するためのフレームワーク。

メモリの脆弱性からニューラルネットワークを守る方法。

機械学習モデルのプライバシーリスクを評価する新しい方法を紹介するよ。

サイバー脅威や侵害の効率的な調査のための自動化システムを探る。

量子認証は、量子力学を使ったデータ検証の安全な方法を提供する。

この記事では、ソフトウェアサプライチェーンの重要性とその戦略について話してるよ。

WPSは位置情報サービスを助けるけど、ユーザーのプライバシーをかなり脅かすよ。

敵対的事例に対する機械学習の強靭性を向上させることは、安全なアプリケーションにとって重要だよ。

研究がRepNoiseを紹介して、大規模言語モデルを有害なファインチューニングから守る。

適応的ロバストクリッピング技術を通じて分散学習を改善する。

言語モデルにおける攻撃への耐久性を向上させるための研究。

新しいフレームワークは、強化学習を使って自動ペネトレーションテストの効率を高めるよ。

ソフトウェアの脆弱性を修正するAIの役割を探る。

進化する攻撃手法によるTEEが直面するリスクを調査する。

データ侵害後のパスワード変更行動に対するナッジの影響を調査中。

重要なシステムにおけるAIの効率性、プライバシー、セキュリティへの影響を探る。

分散型RLにおいて、悪影響を与えるエージェントが良いエージェントをどう腐敗させるかに関する研究。

この記事では、攻撃がLLMの安全性や応答生成にどんな影響を与えるかを調べてるよ。

NCSは、低コストで効果的な敵対的サンプル生成を可能にする。