A QUEEN oferece proteção em tempo real contra ataques de extração de modelo em deep learning.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Pesquisas mostram riscos em modelos de fala multitarefa como o Whisper.
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O STRIDE prevê nomes e tipos de variáveis perdidos em softwares decompilados de forma eficiente.
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Um olhar sobre como modelos de linguagem podem vazar dados sensíveis.
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Esse artigo analisa os riscos ligados aos LLMs e sugere formas de melhorar a segurança.
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Um estudo sobre como melhorar a segurança do código gerado por modelos de IA.
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Explorando maneiras de proteger a privacidade enquanto compartilha dados da rede de forma eficaz.
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Um novo modelo melhora o aprendizado federado garantindo a privacidade dos dados.
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Essa abordagem usa autoavaliação pra se proteger de resultados prejudiciais em modelos de linguagem.
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Venomancer é um ataque sorrateiro de backdoor em sistemas de aprendizado federado.
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Um sistema de detecção melhora a segurança dos veículos contra ameaças cibernéticas usando técnicas avançadas.
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Zero-X melhora a cibersegurança para veículos conectados contra ameaças novas.
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Essa pesquisa analisa a eficácia do Random Forest na detecção de anomalias na rede.
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Aprimorando a segurança da rede inteligente usando honeypots e abordagens de aprendizado federado.
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Os governos precisam melhorar os planos de emergência para possíveis ameaças relacionadas à IA à segurança nacional.
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Uma visão geral da segurança do mempool e medidas propostas para prevenir ataques de expulsão.
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AntibotV enfrenta ameaças de malware de bots em carros conectados através de monitoramento avançado.
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Um novo método de defesa pra aumentar a segurança em modelos de difusão de texto pra imagem.
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As preocupações aumentam sobre ataques por trás das cortinas em modelos de linguagem, afetando a segurança e a confiabilidade.
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Este artigo examina as vulnerabilidades dos modelos de IA relacionadas a eventos futuros.
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Um novo modelo melhora a detecção em tempo real de ciberataques em redes de blockchain.
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Uma olhada em como a explicabilidade impacta as decisões de ML em cibersegurança.
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Um novo método pretende mitigar ataques que alteram carga em sistemas de distribuição usando a infraestrutura existente.
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Abordando ameaças cibernéticas a estações de carregamento para veículos elétricos.
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Novo método melhora a segurança de redes neurais usando computação estocástica.
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Um método pra melhorar a detecção de deepfake de áudio através de aumento de dados.
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Explorando o impacto da blockchain na Infraestrutura de Chaves Públicas.
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Explorando as ameaças aos sistemas de DRL na gestão cibernética de energia.
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Uma olhada no sistema de arquivos MiniFS e suas preocupações de segurança.
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Um método pra garantir a segurança das imagens usando técnicas avançadas de criptografia.
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Este estudo foca em remover trojans prejudiciais em modelos de linguagem grandes usando técnicas de filtragem.
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Uma olhada em frameworks modulares no desenvolvimento de ferramentas de análise binária.
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Uma nova abordagem pra melhorar a segurança em protocolos de finanças descentralizadas.
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Backdoors em modelos de ML representam ameaças sérias para as finanças e a saúde.
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Uma análise detalhada dos bugs nos compiladores Solidity e suas implicações.
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