Combinando simulação e análise de eventos para validação de software.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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O MORPH adapta os sistemas de detecção de malware às ameaças em evolução com menos intervenção manual.
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Esse artigo fala sobre o papel do SATD na segurança de software.
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Um sistema pra automatizar o monitoramento de atividades ilícitas na deep web.
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Uma nova abordagem modular melhora a eficiência e a precisão na identificação de atacantes cibernéticos.
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Explorando os riscos de ataques na cadeia de suprimentos em infraestruturas de energia atualizadas.
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Aprenda como a Composição Universal e outras teorias melhoram a segurança criptográfica.
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A Criptografia Homomórfica Híbrida oferece soluções pra privacidade na análise de dados.
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Estudando os impactos adversos em agentes de trading automático de ações em mercados competitivos.
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O TransTroj melhora ataques de backdoor, aumentando a eficácia e a resistência à detecção.
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Esse artigo fala sobre os riscos e desafios que os Modelos de Linguagem Grande trazem.
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Nova vulnerabilidade em GPU levanta preocupações de segurança para aplicações de machine learning.
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Explorando os desafios e soluções pra proteger as redes inteligentes de ataques de dados.
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O Instiller melhora os testes de fuzz no CPU com técnicas eficientes e uma detecção de bugs melhor.
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O MobFuzz melhora o fuzz testing com otimização multi-objetivo pra deixar a segurança do software bem melhor.
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Explorando o papel dos LLMs em melhorar a cibersegurança e seu potencial uso indevido.
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A criptografia pós-quântica é super importante pra garantir a segurança dos dispositivos IoT do futuro.
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Analisando as ameaças de segurança em dispositivos médicos com aprendizado de máquina e como isso impacta a segurança do paciente.
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Esse trabalho examina como os LLMs melhoram a detecção de vulnerabilidades em código Java.
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Um novo método pra melhorar a detecção de malware no Android usando aprendizado ativo.
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Estudo revela os riscos de ataques de jailbreak multilíngues em grandes modelos de linguagem.
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Esse estudo destaca a importância de conjuntos de dados confiáveis para a detecção de anomalias no tráfego da rede.
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Esse artigo analisa injeções de prompt e suas implicações para modelos de IA.
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Esse artigo fala sobre os riscos de privacidade e segurança em serviços de IA na nuvem.
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Double-Dip combina aprendizado de transferência e randomização pra se proteger contra ataques de inferência de membros.
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HQA-Attack cria exemplos adversariais de alta qualidade em texto enquanto mantém o significado.
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Uma exploração dos desafios e estratégias para melhorar a segurança de software.
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Este estudo investiga ataques de jailbreak em modelos de linguagem grandes e multimodais.
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