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Como o aprendizado federado enfrenta ameaças à privacidade enquanto busca a segurança dos dados.

Abordando os desafios do E2EE e métodos de recuperação de contas.

Um novo método ajuda a manter os dados privados seguros em modelos de linguagem.

Apresentando o FC-EM pra proteger dados de nuvem de pontos 3D contra acesso não autorizado.

Novo framework identifica eficazmente ataques de sobrecarga de energia em sistemas de rede inteligente.

Este artigo discute a perturbação na leitura de DRAM e técnicas inovadoras de gestão.

Um estudo avaliando a eficácia dos LLMs na identificação de vulnerabilidades em aplicativos Android.

Um sistema pra prevenir ataques em aplicações Java usando uma lista de classes permitidas.

Este artigo apresenta um novo IDS baseado em DNN em redes programáveis.

PUFs fornecem identidades únicas para comunicação segura em dispositivos conectados.

O GRACE oferece métodos aprimorados para detectar vídeos DeepFake em condições desafiadoras.

Uma nova ferramenta melhora a identificação de autores de software por meio da análise de código.

Investigando métodos para reduzir as diferenças de comportamento entre sistemas probabilísticos.

Examinando riscos e defesas contra ataques de backdoor em modelos de IA.

À medida que os veículos ficam mais inteligentes, proteger eles de ameaças cibernéticas é essencial.

Pesquisas mostram que modelos de linguagem têm dificuldade com raciocínio falso, levantando preocupações sobre segurança.

Esse artigo fala sobre a importância de atualizações de software seguras para CubeSats.

A contaminação de código aumenta os riscos de ataques de inferência de membros em dados sensíveis.

Analisando vulnerabilidades de ataques de backdoor com rótulo limpo e como limites de generalização podem ajudar.

Um novo método melhora os comandos dos usuários para resultados de modelo de linguagem mais seguros e eficazes.

Uma visão geral dos métodos de Distribuição de Chave Quântica e suas implicações de segurança.

Pesquisas mostram como é fácil remover as funções de segurança dos modelos Llama 3.

Analisando a necessidade de verificação formal na tecnologia de detecção de objetos.

A QUEEN oferece proteção em tempo real contra ataques de extração de modelo em deep learning.

Pesquisas mostram riscos em modelos de fala multitarefa como o Whisper.

O STRIDE prevê nomes e tipos de variáveis perdidos em softwares decompilados de forma eficiente.

Um olhar sobre como modelos de linguagem podem vazar dados sensíveis.

Esse artigo analisa os riscos ligados aos LLMs e sugere formas de melhorar a segurança.

Um estudo sobre como melhorar a segurança do código gerado por modelos de IA.

Explorando maneiras de proteger a privacidade enquanto compartilha dados da rede de forma eficaz.

Um novo modelo melhora o aprendizado federado garantindo a privacidade dos dados.

Essa abordagem usa autoavaliação pra se proteger de resultados prejudiciais em modelos de linguagem.

Venomancer é um ataque sorrateiro de backdoor em sistemas de aprendizado federado.

Um sistema de detecção melhora a segurança dos veículos contra ameaças cibernéticas usando técnicas avançadas.

Zero-X melhora a cibersegurança para veículos conectados contra ameaças novas.

Essa pesquisa analisa a eficácia do Random Forest na detecção de anomalias na rede.

Aprimorando a segurança da rede inteligente usando honeypots e abordagens de aprendizado federado.

Os governos precisam melhorar os planos de emergência para possíveis ameaças relacionadas à IA à segurança nacional.

Uma visão geral da segurança do mempool e medidas propostas para prevenir ataques de expulsão.

AntibotV enfrenta ameaças de malware de bots em carros conectados através de monitoramento avançado.