LLMs customizados levantam preocupações de segurança, principalmente com ataques de backdoor por instrução.
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Informática - Criptografia e segurança
RSSUma nova ferramenta ajuda a detectar vulnerabilidades de Reentrância em contratos inteligentes de forma mais eficaz.
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Seagull melhora a verificação de roteamento enquanto garante a privacidade das configurações de rede.
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Pesquisadores testam armadilhas de copyright pra detectar treinamento de IA em conteúdo protegido.
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Analisando os riscos e impactos de apps modificados em usuários e desenvolvedores.
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Um novo framework mira os riscos de segurança na nuvem com uma gestão de controle de acesso melhorada.
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Analisando a adaptabilidade de modelos de aprendizado de máquina em sistemas de detecção de intrusões.
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Combinar Aprendizado Federado com técnicas de privacidade protege dados sensíveis enquanto treina modelos.
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Novos métodos em aprendizado federado protegem contra ataques enquanto mantêm a privacidade dos dados.
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Aprenda sobre os riscos do EM-SCA e seu impacto na segurança digital.
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O TSTEM melhora a inteligência sobre ameaças cibernéticas por meio de coleta e análise de dados automatizada.
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Aprenda como fuzzing pode identificar vulnerabilidades nas configurações de FPGA, especialmente em dispositivos da Xilinx.
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Uma nova forma segura de gerenciar dados de saúde usando IA.
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Este artigo analisa as ameaças à privacidade em métodos de aprendizado descentralizados e as táticas de possíveis atacantes.
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Explorando o equilíbrio entre privacidade e eficiência de aprendizado em machine learning.
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Um novo framework busca melhorar a gestão de taxas de transação nas redes de blockchain.
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Pesquisa revela vulnerabilidades na tecnologia de reconhecimento de marcha em smartphones.
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Marcas d'água podem ajudar a proteger os direitos autorais no treinamento de modelos de IA, provando o uso do texto.
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Um novo método para detecção de intrusões em Redes de Sensores Sem Fio usando aprendizado de máquina.
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Esse artigo analisa a ameaça de ataques por backdoor em agentes de modelos de linguagem.
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O SPML melhora a segurança dos chatbots monitorando as entradas dos usuários e refinando definições.
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Esse artigo examina como os modelos de linguagem podem adotar preconceitos ideológicos a partir dos dados de treinamento.
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Explorando as ameaças que o envenenamento indiscriminado de dados traz pro aprendizado autossupervisionado.
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Um sistema pra checar a justiça em machine learning enquanto protege a privacidade do modelo.
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Um estudo revela estratégias eficazes para melhorar a caça a ameaças em cibersegurança.
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Nova técnica melhora a detecção de bugs em motores JavaScript usando modelos avançados.
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Analisando como o fine-tuning aumenta o risco de revelar dados sensíveis de treinamento.
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Um novo método melhora a força e a precisão dos modelos de aprendizado profundo.
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Explorando o papel das redes em sistemas criptográficos seguros.
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Entendendo os riscos e soluções pra proteger serviços essenciais.
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Um sistema que monitora o tráfego de comunicação pra melhorar a segurança dos veículos e proteger contra ameaças.
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Um método novo pra marcar áudio criado por modelos de difusão pra proteger a propriedade.
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Este estudo avalia métodos de aprendizado de máquina para melhorar sistemas de detecção de intrusões.
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Explorando os desafios de segurança da engenharia de prompt com LLMs.
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Um olhar sobre ataques de reconstrução e seu impacto na privacidade dos dados em aprendizado de máquina.
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Uma nova abordagem para detecção segura de anomalias em dados de grafo.
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Avaliando a eficácia de GNN contra riscos de segurança em circuitos integrados.
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