Esse estudo categoriza as vulnerabilidades em microserviços pra melhorar as medidas de segurança.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Esse estudo categoriza as vulnerabilidades em microserviços pra melhorar as medidas de segurança.
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Um novo método tem como objetivo aumentar a confiabilidade da rede elétrica com previsões avançadas e mercados locais.
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Este artigo examina a eficácia dos métodos atuais de verificação de desvinculação em máquinas.
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Arquivos de legenda prejudiciais podem comprometer os dispositivos dos usuários através de players de mídia populares.
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Este estudo revisa a usabilidade do ChatGPT para melhorar as práticas de segurança em software.
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Um novo método melhora a detecção de fraudes enquanto garante a privacidade dos dados.
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Avaliando os riscos de cibersegurança causados por modelos de linguagem grandes.
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Pesquisas mostram os desafios e novos métodos pra melhorar a privacidade dos dispositivos.
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Esse artigo fala sobre como SDN melhora a segurança do IoT diante das ameaças crescentes.
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Analisando como pistas emocionais podem sabotar a tecnologia de identificação de falantes.
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Examinando vulnerabilidades em transformers de visão e modelos downstream através de ataques de transferência.
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As funções de segurança em sistemas de IA são super importantes pra um uso responsável e ético.
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Um método pra avaliar a confiança na tecnologia de localização em ultra-largura de banda.
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Melhorando a detecção de ameaças usando LLMs pra analisar a atividade dos endpoints.
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Uma visão geral dos riscos e métodos relacionados à segurança de modelos de linguagem.
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Um novo método pra identificar atividades de linha de comando ofuscadas em cibersegurança.
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A Comidds oferece informações atualizadas sobre conjuntos de dados para pesquisa em detecção de intrusões.
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Analisando as vulnerabilidades nas ferramentas de autocompletar código populares e suas implicações para os desenvolvedores.
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A pesquisa foca em melhorar as defesas de aprendizado de máquina contra ataques adversariais.
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Analisando como a IA pode melhorar a geração de código de segurança através do contexto.
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Estudo revela avanços na detecção de vulnerabilidades de software usando classificadores especializados.
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Este artigo analisa como exemplos adversariais afetam os sistemas de detecção de malware.
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Uma visão geral de como a tecnologia molda vários setores hoje em dia.
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Analisar falhas de software ajuda a melhorar as práticas em várias indústrias.
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Usando Modelos de Linguagem Grande pra melhorar a detecção de vulnerabilidades no código de software.
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Analisando vulnerabilidades e defesas em modelos de difusão para geração de conteúdo seguro.
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Um novo método melhora a detecção de atividades maliciosas em redes de computadores.
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Explorando o impacto de ataques adversariais na explicabilidade em deep learning.
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A pesquisa foca em detectar áudio deepfake através de técnicas aprimoradas e expansão de dados.
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Analisando preocupações de segurança nos mecanismos de feedback dos usuários para ferramentas de geração de código.
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Usando modelos de linguagem pra melhorar conjuntos de dados de detecção de vulnerabilidades.
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Gêmeos digitais ajudam os aeroportos a fortalecerem a defesa contra as ameaças cibernéticas que só aumentam.
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Explorando o papel dos Transformers e LLMs em melhorar a segurança de redes.
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Uma visão geral dos ataques DoS e das estratégias modernas de defesa.
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Apresentando uma ferramenta pra avaliar métodos de detecção de anomalias não supervisionados em aprendizado federado.
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Um olhar sobre as experiências e necessidades dos caçadores de ameaças diante do aumento das ciberameaças.
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Esse artigo explora o papel dos LLMs na detecção de ameaças na rede.
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Um olhar sobre como a IA neurossimbólica pode melhorar a resposta a incidentes de segurança cibernética.
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Um estudo revela vulnerabilidades no bloqueio lógico que afetam a segurança dos dados.
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Um framework orienta a escolha de modelos pré-treinados eficazes para detecção de vulnerabilidades.
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