Uma nova abordagem pra melhorar a detecção de intrusões usando aprendizado de máquina.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma nova abordagem pra melhorar a detecção de intrusões usando aprendizado de máquina.
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Um olhar sobre o papel da IA em codificar de forma segura à medida que nos aproximamos de 2030.
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Um novo modelo melhora as interações com gerenciadores de senhas para um acesso online mais seguro.
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Explore os fundamentos do Aprendizado Federado e sua importância na privacidade dos dados.
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Um novo framework avalia métodos para anonimizar dados biométricos pra aumentar a privacidade.
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Novos métodos têm como objetivo proteger modelos de aprendizado de máquina contra ameaças de backdoor.
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Analisando o papel do red teaming nos testes de sistemas de IA para riscos.
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Um estudo revelou falhas de segurança em aplicativos de pagamento móvel populares.
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Usando as redes sociais pra melhorar a cibersegurança dos carros e enfrentar ameaças novas.
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Um estudo sobre como ensinar cibersegurança em cursos de programação de computador.
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Explorando os benefícios do Aprendizado Federado para detecção de anomalias em redes de IoT.
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Estudo revela como os padrões de dados 5G podem expor a atividade dos usuários.
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Novos modelos ajudam os desenvolvedores, mas ataques de backdoor representam sérios riscos de segurança.
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Um olhar sobre os desafios e soluções de privacidade e integridade do aprendizado federado.
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Um novo método combina LLMs com técnicas tradicionais de desmontagem para uma análise eficaz.
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Enfrentando a contaminação de dados pra ter uma melhor cibersegurança e sistemas de detecção de anomalias.
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Combinar redes neurais com criptografia melhora os métodos de comunicação segura.
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Apresentando o HO-FMN pra avaliar melhor a robustez de modelos de machine learning contra ataques adversariais.
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Pesquisas destacam a robustez do modelo e defesas no aprendizado federado descentralizado.
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Novos métodos enfrentam os riscos de privacidade na previsão de dados de movimento humano.
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Explorando a mudança digital e seu impacto na cibersegurança marítima.
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Um jeito novo de comparar mecanismos de privacidade em aprendizado de máquina.
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Novos métodos melhoram ataques de caixa-preta usando dados não rotulados para aprendizado de máquina.
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Explorando vulnerabilidades presentes em código gerado por modelos de linguagem.
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Uma nova abordagem pra aumentar a segurança no aprendizado federado contra ataques de backdoor.
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Método inovador melhora a segurança do IoT usando ruído artificial e técnicas de divisão de taxa.
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Usando realidade mista pra melhorar os testes de drones contra ataques de dados.
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Uma olhada na atestação remota coletiva e seu impacto na segurança de dispositivos IoT.
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Novos protocolos melhoram a segurança e a eficiência nas assinaturas digitais quânticas.
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Um novo método melhora a segurança dos modelos de aprendizado profundo contra ameaças ocultas.
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Explorando novas maneiras de melhorar a segurança do DRAM contra ameaças do Rowhammer.
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Este artigo fala sobre métodos para manter os processos de tomada de decisão dos agentes em sigilo.
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Uma nova abordagem para detectar anomalias em dispositivos IoT usando aprendizado colaborativo.
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CICAPT-IIoT ajuda a detectar ameaças cibernéticas avançadas em redes de IoT industrial.
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Software de debloat melhora a velocidade e a segurança ao remover códigos desnecessários.
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Esse artigo fala sobre como proteger GNNs de envenenamento de dados e ataques de backdoor.
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Analisando técnicas eficazes de ataque backdoor com rótulo limpo em aprendizado de máquina.
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