サイバーセキュリティ に関する最新の記事

フェデレーテッドラーニングのプライバシーとインテグリティの課題と解決策を見てみよう。

新しい方法は、効果的な分析のためにLLMと従来の分解技術を組み合わせる。

データの汚染を解決して、より良いサイバーセキュリティと異常検知システムを作ろう。

神経ネットワークと暗号化を組み合わせることで、安全な通信手段が強化される。

HO-FMNを使って、敵対的攻撃に対する機械学習モデルのロバスト性をより良く評価しよう。

研究は分散型フェデレーテッドラーニングにおけるモデルの頑健性と防御策を強調している。

新しい方法が人の移動データ予測におけるプライバシーリスクに対処してるよ。

デジタルシフトとそれが海事サイバーセキュリティに与える影響を探る。

機械学習におけるプライバシー機構を比較する新しい方法。

新しい手法が、ラベルなしデータを使った機械学習のブラックボックス攻撃を改善してるよ。

言語モデルが生成したコードに潜む脆弱性を探る。

フェデレーテッドラーニングにおけるバックドア攻撃に対するセキュリティを強化する新しいアプローチ。

量子認証がデジタルセキュリティを強化する役割を探ってみよう。

革新的な方法が、人工ノイズとレートスプリッティング技術を使ってIoTのセキュリティを強化する。

データ攻撃に対抗するためにドローンテストを強化するために混合現実を使う。

集団リモート証明とそれがIoTデバイスのセキュリティに与える影響を見てみよう。

新しいプロトコルが量子デジタル署名のセキュリティと効率を向上させる。

新しい方法が、隠れた脅威に対するディープラーニングモデルのセキュリティを強化する。

Rowhammerの脅威に対抗するためのDRAMセキュリティを強化する新しいアプローチを探ってる。

この記事では、エージェントの意思決定プロセスをプライベートに保つ方法について話してるよ。

IoTデバイスの異常を検出するための新しいアプローチとして、協力学習を使うよ。

CICAPT-IIoTは、産業用IoTネットワークの高度なサイバー脅威を検出するのに役立ちます。

デブロートソフトは、不要なコードを削除することで速度とセキュリティを向上させるよ。

この記事では、デザインの選択を通じてVLMの敵対攻撃への耐性を改善する方法について話してるよ。

この記事では、データ準備がサイバーセキュリティにおける機械学習にどう影響するかを見ていくよ。

この記事は、データポイズニングやバックドア攻撃からGNNを守る方法について話してるよ。

機械学習における効果的なクリーンラベルバックドア攻撃手法の分析。

メモリエンクリプションは、クラウドデータを安全で効率的に保つ新しい方法を提供するよ。

データ拡張は、データの不均衡がある中でソフトウェアの脆弱性評価の精度を向上させる。

電力網のコミュニケーションと効率を改善する方法。

大規模言語モデルにおけるデータポイズニングのセキュリティリスクが明らかにされた。

新しい方法で、投機実行の脆弱性に対するプロセッサのセキュリティ確認が改善されたよ。

NeRF技術の脆弱性と潜在的な攻撃を検討する。

新しいフレームワークがAIアプリのデータセキュリティを強化するよ。

MaskedHLSは、電力サイドチャネル攻撃から守るための安全なハードウェアを構築するソリューションを提供してるよ。

サイエンスDMZは科学研究のためのデータ転送を強化するよ。

セキュリティ機関がソフトウェアリーダーに安全なプログラミングプラクティスの導入を促してるよ。

電子設計におけるハードウェアトロイの検出におけるLLMの役割を検討する。

進化する脅威に適応してマルウェア検出手法を改善する。

量子デジタル署名がデジタルセキュリティの風景をどう変えてるか探ってみよう。