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Uma nova arquitetura pra proteger sistemas eletrônicos de potência das ameaças cibernéticas.

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Olhando as implicações de segurança do código gerado por IA usando APIs de segurança.

Uma estrutura que usa agentes permite que os usuários gerenciem as preferências de segurança e privacidade da IoT.

Analisando como o aprendizado de máquina desaprendido pode expor dados sensíveis.

Este artigo fala sobre a importância do sandboxing para proteger pequenos satélites.

Uma abordagem inovadora pra explorar modelos de linguagem através da geração de texto adversarial.

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Analisando o papel dos laboratórios virtuais em envolver os alunos em cursos de cibersegurança.

Automatizar a criação de gráficos nos honeyfiles melhora as medidas de cibersegurança contra ameaças cibernéticas.

Desenvolver sistemas de controle resilientes é fundamental pra proteger as infraestruturas críticas.

Analisando um novo método pra explorar as fraquezas dos modelos de linguagem usando línguas de baixo recurso.

Explorando os desafios de segurança trazidos pelo aprendizado autossupervisionado e ataques backdoor sem rótulo.

Um estudo sobre a clareza e aceitação das Árvores de Ataque-Defesa entre os usuários.

Analisando ameaças e defesas em aprendizado federado contra ataques maliciosos.

Explorando as vulnerabilidades dos modelos de ML e possíveis defesas contra MIAs.

Aprenda sobre ataques adversariais e seu impacto nos modelos de aprendizado de máquina.

Uma olhada em classificadores escaláveis e previsão conformal para resultados confiáveis de machine learning.

Uma ferramenta pra identificar vulnerabilidades em código Python gerado por IA já tá disponível.

Um olhar sobre como melhorar a segurança do IoT usando dados de sensores existentes para autenticação.

Um novo método usando deep learning enfrenta falhas em cascata em redes complexas.

A PASA oferece um novo método pra detectar amostras adversariais em modelos de aprendizado profundo.

Um novo sistema analisa comandos de jailbreak pra melhorar a segurança do modelo.

O FastLogAD melhora a velocidade e a precisão na detecção de anomalias em logs através de métodos inovadores.

O PrintListener expõe vulnerabilidades na autenticação por impressão digital através da análise de som.

Novos métodos melhoram a detecção de anomalias em Sistemas de Detecção de Intrusões em Rede.

Melhorando a segurança do software ao detectar vulnerabilidades antes que sejam exploradas.

Um método pra proteger a privacidade dos dados em sistemas de aprendizado descentralizado usando nós virtuais.

Estudo aponta riscos de contaminação de dados em modelos de linguagem na área da saúde.

Uma plataforma online melhora os exercícios de mesa pra aprender melhor sobre computação.

Uma nova abordagem para a busca de comportamento de malware melhora a análise de cibersegurança.

Medindo a robustez e a segurança em sistemas ciber-físicos sob ameaças de sensores.

Uma visão geral sobre proxies residenciais, seus usos e ameaças associadas.

Examinando questões de privacidade e soluções em sistemas de rede elétrica inteligente.

A S3PHER empodera os pacientes permitindo o compartilhamento seguro de dados de saúde com os profissionais.

Um novo mecanismo de defesa reduz os riscos de ataque por inferência de rótulos em aprendizado de máquina colaborativo.