CodeGraphNetについて学ぼう！これはソフトウェアの脆弱性を特定するための新しい方法だよ。
Md. Fahim Sultan, Tasmin Karim, Md. Shazzad Hossain Shaon
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大規模言語モデルを使って、バックドア攻撃がハードウェア設計にどんな脅威をもたらすか探ってみて。
Lakshmi Likhitha Mankali, Jitendra Bhandari, Manaar Alam
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ABBG攻撃がトランスフォーマー技術を使ったビジュアルオブジェクトトラッカーを妨害する。
Fatemeh Nourilenjan Nokabadi, Jean-Francois Lalonde, Christian Gagné
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研究は、言語モデルのファインチューニングにおけるバックドア攻撃を検出する方法を強調している。
Zhen Sun, Tianshuo Cong, Yule Liu
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スマートコントラクトにおけるコードの複雑さがセキュリティにどう影響するかを調べる。
Masoud Jamshidiyan Tehrani, Sattar Hashemi
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葉っぱは自動運転車の画像認識システムを混乱させることがあるんだ。
Anthony Etim, Jakub Szefer
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量子コンピュータは、いろんな分野での変なパターンの検出を強化するよ。
Daniel Pranjić, Florian Knäble, Philipp Kunst
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肩越しに覗かれるのから自分の情報を守る方法を学ぼう。
Habiba Farzand, Karola Marky, Mohamed Khamis
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RITAが安全なIoTアプリケーションを構築する手助けをする方法を発見しよう。
Luis Eduardo Pessoa, Cristovao Freitas Iglesias, Claudio Miceli
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動的標的防御がどうやってデータ攻撃から電力システムを守るかを学ぼう。
Ke Sun, Iñaki Esnaola, H. Vincent Poor
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攻撃に対するセキュリティツールを開発するために2つのシナリオを検討した。
Samuele Pasini, Jinhan Kim, Tommaso Aiello
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新しい方法が合成音声の出所を検出することを目指してる。
Matías Pizarro, Mike Laszkiewicz, Dorothea Kolossa
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JavaScriptのセキュリティのコードスメルを見つけて修正する方法を学ぼう。
Vikas Kambhampati, Nehaz Hussain Mohammed, Amin Milani Fard
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連邦パラメータ効率の良いファインチューニングの利点とリスクを調べる。
Shenghui Li, Edith C. -H. Ngai, Fanghua Ye
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新しいモデルが複雑なデータのつながりを理解するのに役立つ。
H. Çağrı Bilgi, Lydia Y. Chen, Kubilay Atasu
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MATTERがモバイルチップの熱的脆弱性をどのように利用するかを深掘り。
Mehdi Elahi, Mohamed R. Elshamy, Abdel-Hameed Badawy
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ソフトウェアセキュリティにおけるヌルポインタデリファレンスの問題への対処法を学ぼう。
Md. Fahim Sultan, Tasmin Karim, Md. Shazzad Hossain Shaon
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言語モデルを使った新しい戦略がフィッシングリンクの検出を改善してる。
Fouad Trad, Ali Chehab
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産業制御システムのリスクを特定して軽減するための体系的アプローチ。
Can Ozkan, Dave Singelee
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量子鍵配送がどうやってあなたの通信をプライベートで安全に保つかを学ぼう。
Davide Li Calsi, Sumit Chaudhary, JinHyeock Choi
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LLMは賢い詐欺を見抜くのが難しくて、改善が必要なんだ。
Chen-Wei Chang, Shailik Sarkar, Shutonu Mitra
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無線ネットワークを盗聴者やジャマーから守る方法を学ぼう。
Atefeh Zakeri, S. Mohammad Razavizadeh
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機密コンピューティングが今日のデジタル世界で敏感な情報をどう守るかを学ぼう。
Caihua Li, Seung-seob Lee, Lin Zhong
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SOULは限られたデータを使って攻撃を検出することで、ネットワークセキュリティを変革する。
Suresh Kumar Amalapuram, Shreya Kumar, Bheemarjuna Reddy Tamma
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データポイズニングがAIのトレーニングプロセスにどんな影響を与えるかを学ぼう。
Jianhui Li, Bokang Zhang, Junfeng Wu
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ディープラーニングモデルのバックドア欠陥に対抗するためのデータベース。
Yisong Xiao, Aishan Liu, Xinwei Zhang
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PARがAIモデルを隠れた脅威から守る方法を学ぼう。
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PXoMを発見しよう、メモリ破損攻撃に対する革新的な防御。
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新しい方法で、機械学習を使いながらデータプライバシーを守ることができるよ。
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新しいモデルがコマンドライン操作を安全に保つ方法を見てみよう。
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フェデレーティッドラーニングがデータを守りつつ技術を向上させる方法を発見しよう。
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新しい方法で言語モデルの脱獄試行の検出が強化される。
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AIがサイバー脅威に対する防御の仕方を変えつつあるよ。
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L2正則化がAIモデルのプライバシーをどう強化できるか探ってみよう。
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VRヘッドセットを使っているときに、ユーザーが疑わしいメールをどのように扱うかを調査中。
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ASRモデルがスピーチのディープフェイクを効果的に特定する方法を探る。
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重要な健康データを守りつつ、貴重な洞察を得る新しいアプローチ。
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IPアドレス分析が増加するデジタル脅威に対抗するサイバーセキュリティを強化する方法を学ぼう。
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