Um olhar profundo sobre ataques de suborno que ameaçam sistemas de blockchain.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um olhar profundo sobre ataques de suborno que ameaçam sistemas de blockchain.
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Backdoors arquitetônicos representam riscos sérios de segurança em redes neurais, muitas vezes ficando indetectáveis.
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Um novo método pra gerenciar o acesso ao banco de dados com clareza e eficiência.
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Um estudo destaca métodos chave para uma detecção de anomalias eficaz em vários setores.
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Novas estratégias permitem que ataques Trojan escaneiem os métodos de detecção de forma eficaz.
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Analisando maneiras de diminuir as pontuações de centralidade e reduzir a influência nas redes.
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Um olhar detalhado sobre a avaliação da CyberMetric de especialistas em IA e humanos em cibersegurança.
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Este artigo analisa um modelo descentralizado para atestação remota que aumenta a segurança.
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A computação quântica melhora a computação segura entre várias partes, aumentando a privacidade e a eficiência.
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NeuroBench padroniza estudos de autenticação por ondas cerebrais pra melhorar as técnicas de segurança.
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Um novo framework foca em vulnerabilidades em classificadores quânticos contra ataques adversariais.
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Um novo modelo melhora a compreensão da segurança na comunicação quântica.
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Explorando como as empresas estão lidando com o desenvolvimento de software seguro em um cenário digital em constante mudança.
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NU-HUNCC combina técnicas inovadoras para mensagens seguras contra ameaças em evolução.
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Uma nova abordagem pra identificar ataques de spear-phishing usando modelos de linguagem avançados.
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Entendendo ataques de exemplos não aprendíveis através da teoria dos jogos para uma proteção de dados melhor.
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O SafeCoder melhora a segurança do código gerado por modelos de linguagem.
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Um sistema criado pra detectar ataques de apresentação de voz aumenta a segurança no reconhecimento vocal.
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Novo método de detecção protege inversores inteligentes de possíveis ciberataques.
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Uma 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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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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Estudo revela que modelos de linguagem têm dificuldade com manipulações simples de texto.
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Aprenda como fuzzing pode identificar vulnerabilidades nas configurações de FPGA, especialmente em dispositivos da Xilinx.
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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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Uma ferramenta de referência pra melhorar métodos de detecção de anomalias em séries temporais.
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Pesquisa revela vulnerabilidades na tecnologia de reconhecimento de marcha em smartphones.
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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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Explorando as ameaças que o envenenamento indiscriminado de dados traz pro aprendizado autossupervisionado.
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Um estudo revela estratégias eficazes para melhorar a caça a ameaças em cibersegurança.
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Analisando como o fine-tuning aumenta o risco de revelar dados sensíveis de treinamento.
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Estudo analisa dois métodos de treinamento pra conscientização e resposta a phishing.
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