Analisando como o fine-tuning aumenta o risco de revelar dados sensíveis de treinamento.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Estudo analisa dois métodos de treinamento pra conscientização e resposta a phishing.
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Um novo método treina modelos de código de forma eficaz sem depender de símbolos.
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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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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 pra identificar anomalias usando pontos de interrupção em dados de séries temporais.
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Aprenda sobre modelagem de ameaças e sua importância na gestão de segurança empresarial.
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Currículos falsos manipulam plataformas de emprego, prejudicando empresas e candidatos.
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Avaliando a eficácia de GNN contra riscos de segurança em circuitos integrados.
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Um estudo sobre como usar o DistilBERT para detectar e-mails de phishing de forma eficaz.
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Um novo método pra aumentar a eficiência nas investigações de crimes digitais.
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Examinando os desafios e soluções em Aprendizado de Máquina Colaborativo pra uma privacidade e segurança melhores.
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Explorando como a IA generativa pode melhorar a segurança da comunicação e lidar com ameaças que estão surgindo.
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Um jeito de consertar problemas de backdoor em modelos de fundação sem perder a funcionalidade.
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Este estudo revela o que os atacantes sabem sobre ataques adversariais em modelos de reconhecimento de imagem.
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Abordando preocupações de privacidade em sistemas que gerenciam dados sensíveis.
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Um novo ataque de cache explora políticas de substituição pra vazar informações sensíveis.
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Uma nova abordagem pra melhorar a detecção de malware através de análise por partes.
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Uma nova abordagem pra melhorar a segurança dos modelos de linguagem sem precisar de muito retrabalho.
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A Memória Dispersa Segura protege o conteúdo dos dados e os padrões de acesso de forma eficaz.
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Novos métodos pra proteger dados sensíveis contra acesso não autorizado em machine learning.
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Abordando preocupações de privacidade em aprendizado de máquina com técnicas eficazes.
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Motores de busca generativos enfrentam desafios com perguntas adversariais, o que impacta a precisão.
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Um novo sistema melhora a detecção de anomalias no roteamento da Internet usando semântica do BGP.
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Um novo método melhora a detecção de phishing e a compreensão dos usuários.
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Um olhar sobre como o deep learning melhora os sistemas de detecção de intrusão.
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O FedReview melhora o aprendizado federado ao rejeitar atualizações de modelo prejudiciais.
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Métodos pra melhorar a precisão do sistema em meio a desinformação e barulho.
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Explorando os riscos de privacidade e segurança ligados aos Modelos de Linguagem Grandes.
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Uma nova abordagem usando retrotradução tem como objetivo proteger os modelos de linguagem de comandos prejudiciais.
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Uma nova visão sobre como encontrar ameaças escondidas no design de hardware.
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As provas quânticas de conhecimento zero podem mudar a forma como garantimos a privacidade e a segurança online.
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Precisamos melhorar a segurança para sistemas industriais e espaciais contra as ameaças modernas.
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Uma olhada nas técnicas de avaliação de complexidade para ferramentas de segurança e métricas.
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Novas técnicas melhoram a criação de modelos de aprendizado profundo e a segurança.
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Um método novo revela ameaças de ataque backdoor em aprendizado de máquina sem precisar acessar dados sensíveis.
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Um novo método ajuda a identificar vulnerabilidades escondidas em modelos biométricos.
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