AIと新しい手法がマルウェア検出とサイバーセキュリティの向上を目指してるよ。
Jinting Zhu, Julian Jang-Jaccard, Ian Welch
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サイバーセキュリティ に関する最新の記事
新しいモデルが音声技術における偽の声の検出を改善してるよ。
Yang Xiao, Rohan Kumar Das
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TPLogADはログの異常検出を自動化して、システムの効率とセキュリティを向上させるよ。
Jiawei Lu, Chengrong Wu
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敵対的な例に対する新しい画像分類防御の主張を詳しく見てみよう。
Jie Zhang, Kristina Nikolić, Nicholas Carlini
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研究によると、プロンプトインジェクションが言語モデルを危険にさらすことがわかったよ。
Jiashuo Liang, Guancheng Li, Yang Yu
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AIを使って電力網の安定性とセキュリティを改善する。
Benjamin M. Peter, Mert Korkali
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フィッシングの手口と自分を守る方法について学ぼう。
Tosin Ige, Christopher Kiekintveld, Aritran Piplai
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AutoMLがネットワーク侵入検知をどう改善するかを見てみよう。
Nana Kankam Gyimah, Judith Mwakalonge, Gurcan Comert
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スマートインバータとAIがサイバー攻撃からどうやって守るかを探ってる。
Kejun Chen, Truc Nguyen, Malik Hassanaly
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エネルギー分野のAIがみんなにとって安全で、公平で、信頼できるようにすること。
Sotiris Pelekis, Evangelos Karakolis, George Lampropoulos
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機械学習がAndroidデバイスのマルウェア検出をどう助けるか学ぼう。
Maithili Kulkarni, Mark Stamp
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人工知能の脱獄プロンプトを通じて、誤用の危険性を探る。
Jean Marie Tshimula, Xavier Ndona, D'Jeff K. Nkashama
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ソフトウェアの脆弱性の概要と、それを検出するために使われるモデルについて。
Shahriyar Zaman Ridoy, Md. Shazzad Hossain Shaon, Alfredo Cuzzocrea
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サイバーセキュリティタスクで言語モデルを評価するための新しいツール。
Zhengmin Yu, Jiutian Zeng, Siyi Chen
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敵対的攻撃に対抗するための課題と新しい手法を見てみよう。
Yaniv Nemcovsky, Avi Mendelson, Chaim Baskin
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自己教師あり学習におけるバックドア攻撃からマシンを守る方法を発見しよう。
Sizai Hou, Songze Li, Duanyi Yao
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特定の条件を満たす配置の数え方を効率的に学ぼう。
Martin Mathew, Javier Noda
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AIの評価について探ってみよう、その利点、限界、そしてAIの安全性の未来。
Peter Barnett, Lisa Thiergart
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迅速で安全なネットワーク監視と侵入検知の新しいアプローチ。
Yaying Chen, Siamak Layeghy, Liam Daly Manocchio
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深層ニューラルネットワークで複数のタスクをターゲットにする新しい戦略。
Jiacheng Guo, Tianyun Zhang, Lei Li
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ディープフェイクの概要、そのリスク、そして検出方法について。
Hong-Hanh Nguyen-Le, Van-Tuan Tran, Dinh-Thuc Nguyen
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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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