Um olhar sobre vulnerabilidades e soluções para sistemas de aprendizado profundo.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um olhar sobre vulnerabilidades e soluções para sistemas de aprendizado profundo.
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Uma nova abordagem combina conhecimento e tecnologia pra melhorar a detecção de vulnerabilidades em software.
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Esse documento apresenta uma estrutura pra avaliar as vulnerabilidades em modelos de linguagem grandes.
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Novos métodos melhoram as previsões ao focar na funcionalidade do código em vez dos nomes das variáveis.
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Este artigo analisa os riscos e problemas de manutenção com extensões do Chrome.
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Um estudo avaliando a eficácia dos LLMs na identificação de vulnerabilidades em aplicativos Android.
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Um estudo sobre como melhorar a segurança do código gerado por modelos de IA.
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Explorando modelos de aprendizado de máquina e novos conjuntos de dados pra melhorar a segurança.
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Uma análise das respostas dos desenvolvedores à vulnerabilidade do Log4j e suas práticas.
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AFPNet oferece uma detecção melhorada de vulnerabilidades em contratos inteligentes usando técnicas de aprendizado profundo.
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Uma nova abordagem pra melhorar a segurança em protocolos de finanças descentralizadas.
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Um estudo revelou falhas de segurança em aplicativos de pagamento móvel populares.
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Um jeito novo de comparar mecanismos de privacidade em aprendizado de máquina.
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Explorando vulnerabilidades presentes em código gerado por modelos de linguagem.
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A CEIPA ajuda a descobrir vulnerabilidades em modelos de linguagem grandes pra aumentar a segurança deles.
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Entendendo como os fatores sociais afetam a saúde durante surtos de doenças infecciosas.
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Analisando os aspectos de segurança do WebAssembly e suas vulnerabilidades.
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Usando IA pra melhorar a avaliação de vulnerabilidades em dispositivos médicos.
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FuzzTheREST melhora os testes fuzz para APIs RESTful, encontrando vulnerabilidades de forma eficiente.
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Uma nova abordagem pra melhorar a segurança em contratos inteligentes usando tecnologia nova.
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Um novo método revela caches da web ocultos e suas vulnerabilidades usando análise de tempo.
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Saiba como os testes de penetração podem proteger as organizações de ameaças internas.
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Esse estudo apresenta um método pra melhorar o rastreamento de correções de segurança.
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CSLS foca na estrutura do código pra detectar vulnerabilidades melhor.
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Uma análise dos métodos de machine learning para detectar vulnerabilidades em contratos inteligentes do Ethereum.
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Um jeito de localizar e entender as falhas em modelos de linguagem pra melhorar a confiabilidade.
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Esse estudo categoriza as vulnerabilidades em microserviços pra melhorar as medidas de segurança.
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Saiba sobre os riscos das fechaduras inteligentes e como melhorar sua segurança.
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Arquivos de legenda prejudiciais podem comprometer os dispositivos dos usuários através de players de mídia populares.
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Analisando as vulnerabilidades nas ferramentas de autocompletar código populares e suas implicações para os desenvolvedores.
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Estudo revela avanços na detecção de vulnerabilidades de software usando classificadores especializados.
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Modelos de linguagem maiores mostram mais vulnerabilidade a comportamentos de dados prejudiciais.
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Usando modelos de linguagem pra melhorar conjuntos de dados de detecção de vulnerabilidades.
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Gêmeos digitais ajudam os aeroportos a fortalecerem a defesa contra as ameaças cibernéticas que só aumentam.
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Descubra como os LLMs estão mudando a criação de gráficos de ataque em cibersegurança.
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Esse estudo avalia a eficácia dos LLMs em encontrar vulnerabilidades em várias linguagens de programação.
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Uma pesquisa destaca as principais práticas de segurança e os obstáculos que os desenvolvedores de apps móveis enfrentam.
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Um novo motor de execução simbólica melhora a análise de binários Wasm pra aumentar a segurança.
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Vulseye melhora a segurança de contratos inteligentes com testes de fuzzing e análise direcionados.
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