Este estudo avalia a estrutura IDGI para explicar as previsões de modelos de aprendizado profundo.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Métodos para melhorar a segurança do blockchain usando técnicas de adição de ruído.
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Analisando como diferentes observadores percebem e inferem conhecimento em sistemas complexos.
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Esse estudo avalia as habilidades dos LLMs para lidar com fraude e linguagem abusiva.
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Um novo conjunto de dados tem como objetivo melhorar os métodos de detecção de morphing facial.
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Garantir números aleatórios de qualidade é essencial para a segurança nas comunicações digitais.
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AdaPPA aprimora ataques de jailbreak em modelos de linguagem combinando respostas seguras e prejudiciais.
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Um novo conjunto de dados e competição estão avançando os métodos de detecção de deepfake pra segurança digital.
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Explorando os últimos avanços na distribuição de chaves quânticas pra comunicação segura.
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Analisando como a precisão do SBOM impacta a detecção de vulnerabilidades de software.
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Este artigo fala sobre os avanços na proteção de contratos inteligentes contra vulnerabilidades e perdas financeiras.
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Um novo método pra detectar ataques DDoS usando modelos de linguagem grandes.
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Este estudo destaca o papel da carga de trabalho em reconhecer e-mails de phishing.
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Um estudo sobre como usar aprendizado de máquina pra identificar sites prejudiciais de forma eficaz.
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Os LLMs oferecem tanto soluções quanto riscos no combate a ameaças de malware.
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Uma nova medida pra fortalecer os Sistemas de Detecção de Intrusões em Rede contra ataques adversariais.
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Este artigo fala sobre os desafios e melhorias na detecção de malware em Android usando aprendizado de máquina.
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Esse artigo destaca estratégias de Decepção Cibernética pra melhorar a cibersegurança.
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Um novo método melhora a privacidade dos dados sem sacrificar o desempenho na computação em nuvem.
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Examinando os riscos e defesas contra ataques de falha em assinaturas digitais LESS.
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Um estudo sobre métodos não supervisionados para detectar anomalias em dados de vibração.
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Novas estratégias para a colaboração entre agentes aumentam a confiança e a eficiência nas respostas da IA.
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Aproveitando a IA pra melhorar a eficácia de honeypots contra ameaças cibernéticas.
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Um novo método melhora a identificação de eventos de segurança em meio ao barulho do Twitter.
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Analisando os problemas de segurança que os desenvolvedores de apps móveis enfrentam no Stack Overflow.
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Explorando os benefícios de uma abordagem orientada a modelos para a gestão de riscos de cibersegurança.
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Um novo modelo melhora a recuperação de nomes de funções na análise de código binário.
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Uma nova ferramenta ajuda as organizações a lidar com os riscos de segurança da computação quântica.
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Explorando vulnerabilidades de sistemas multiagente cooperativos a ataques de backdoor.
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XSub explora IA explicável pra aumentar ataques adversariais, gerando preocupações de segurança.
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Explorando o papel da computação quântica em melhorar a detecção de anomalias em sistemas ciber-físicos.
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Um novo método pra identificar contas falsas nas redes sociais.
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Modelos de deep learning enfrentam desafios de segurança bem sérios que precisam ser resolvidos pra usar com segurança.
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Analisando vulnerabilidades de contratos inteligentes e o papel dos modelos de linguagem na detecção.
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O SoftHSM oferece proteção acessível contra ameaças cibernéticas para as indústrias modernas.
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O aprendizado federado enfrenta desafios de privacidade de dados em áreas sensíveis.
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