Esse benchmark avalia as ameaças à privacidade e os mecanismos de defesa em modelos de PLN.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Esse benchmark avalia as ameaças à privacidade e os mecanismos de defesa em modelos de PLN.
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Um olhar sobre como a IA detecta e analisa fraudes online.
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A criptografia seletiva melhora a privacidade sem comprometer o desempenho do modelo no aprendizado colaborativo.
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Apresentando uma estrutura pra treinar modelos de aprendizado de máquina de forma segura.
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A tecnologia de IA tá mudando o cenário das fraudes por vishing, aumentando os riscos pra galera.
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Um ambiente de testes flexível melhora a pesquisa em Redes de Dados Nomeados pra um acesso a dados mais eficiente.
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Este artigo fala sobre como melhorar a detecção de anomalias não supervisionada usando métodos de classificação.
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Um olhar sobre computação que preserva a privacidade e sua eficiência através de designs centrados na memória.
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Uma abordagem leve melhora a detecção de correções silenciosas de vulnerabilidades em softwares de código aberto.
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Aumentando a capacidade dos LLMs de corrigir vulnerabilidades de buffer overflow com técnicas que levam em conta o contexto.
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SOSK ajuda os usuários a rastrear e extrair palavras-chave de relatórios de segurança de software.
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Apresentando o Wavelet-CLIP pra melhorar a detecção de imagens deepfake.
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Pesquisas mostram vulnerabilidades na detecção de faixa em AV através de sombras negativas.
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Métodos inovadores melhoram a detecção de malware através da inspeção profunda de pacotes.
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Novo design melhora a confiabilidade e segurança de dispositivos IoT usando tecnologia PUF.
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À medida que a tecnologia avança, a segurança de software enfrenta novos desafios e oportunidades.
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Novos métodos melhoram as práticas de segurança em sistemas industriais interconectados.
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Analisando o impacto e as lições do ataque cibernético DarkSeoul na Coreia do Sul.
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Investigando as preocupações de qualidade e segurança do código gerado por IA.
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Descubra como redes tensorais melhoram a detecção de anomalias em diversas áreas.
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Aprenda como proteger modelos de linguagem de manipulação e garantir respostas seguras.
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Um conjunto de dados completo para análise de tráfego de rede e detecção de anomalias.
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Uma visão geral dos métodos tradicionais e de aprendizado profundo em segurança de rede.
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Pesquisas mostram fraquezas na detecção de toxicidade online usando técnicas de arte ASCII.
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A semântica de equipe melhora a verificação de propriedades complexas em sistemas de software.
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Ferramentas automatizadas são essenciais pra checar a segurança do hardware em dispositivos modernos.
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Novos métodos melhoram a auditoria do uso de dados em sistemas de Aprendizado Federado.
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Um estudo comparando ameaças à privacidade em redes neurais spiking e artificiais.
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Um novo método protege o aprendizado descentralizado de ataques de contaminação de dados.
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Uma estrutura que usa MLP e SVM identifica malware Android de forma eficaz.
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TrojVLM expõe vulnerabilidades nos Modelos de Linguagem Visual a ataques de backdoor.
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Um novo método pra melhorar a resistência do Aprendizado Federado contra ataques de dados.
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Uma nova abordagem melhora a detecção de malware enquanto resiste a ataques adversariais.
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Novo método levanta preocupações de segurança em sistemas de EEG, enquanto destaca usos protetivos potenciais.
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Analisando as vulnerabilidades de privacidade no aprendizado federado e suas implicações para a segurança dos dados.
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Este artigo fala sobre uma nova abordagem para cibersegurança usando Lógica Temporal de Obstrução Probabilística.
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A análise de mamografias enfrenta riscos de ciberataques, exigindo defesas de IA mais fortes.
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Testes automatizados aumentam a segurança em sistemas de saúde, lidando com as ameaças cibernéticas que mudam.
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Um olhar sobre os ataques de inferência de membros e sua relevância na privacidade dos dados.
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