ScalOTA melhora as atualizações OTA para veículos usando estações de atualização para downloads mais rápidos e seguros.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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A contaminação de dados em IA pode gerar códigos vulneráveis, trazendo ameaças à segurança.
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Um novo método melhora a segurança do aprendizado federado contra ataques de envenenamento de dados.
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Novo método revela vulnerabilidades em sistemas de Aprendizado Federado Vertical usando Redes Neurais em Grafos.
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Esse estudo explora métodos de aprendizado de máquina pra melhorar a segurança dos sistemas de energia.
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A SoftFlow ajuda a identificar problemas de segurança no design de dispositivos eletrônicos, protegendo dados sensíveis.
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Uma visão geral dos tipos de malware em Android e métodos de análise pra aumentar a segurança.
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Explore os riscos e métodos de prevenção para a segurança de dispositivos IoT.
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O MASC oferece uma nova forma de testar detectores de uso indevido de API de criptografia de maneira eficaz.
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Uma nova ferramenta melhora a cibersegurança para robôs usando IA e teoria dos jogos.
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Uma nova abordagem pra avaliar com precisão as semelhanças de código binário.
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Esse artigo analisa os riscos de ataques locais contra o protocolo de autenticação FIDO2.
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Analisando os riscos de ataques cibernéticos nos sistemas de direção de veículos modernos.
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Apresentando o CGBA, um novo método para manipulação eficiente de imagens adversariais em cenários de caixa-preta.
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Um novo framework melhora a proteção de binários WebAssembly contra engenharia reversa.
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Este artigo explora métodos de detecção de comunidades sobrepostos pra lidar com manipulação de redes.
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Analisando a ascensão e os riscos dos prompts de jailbreak em modelos de linguagem.
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Este trabalho apresenta um método para melhorar a compreensão de código em LLMs usando simetria.
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Uma nova camada melhora a resistência dos DNNs a mudanças sutis nos inputs.
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Um novo método melhora a detecção de ameaças de backdoor em modelos que usam imagens e texto.
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Uma nova abordagem para a segurança de veículos que enfrenta as crescentes ameaças cibernéticas.
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Garantir a segurança em sistemas de controle industrial interconectados é fundamental com o aumento das ameaças cibernéticas.
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Analisando as ameaças que os ataques adversariais trazem para os sistemas de IA.
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Explore um método de defesa inovador pra melhorar a segurança do aprendizado federado.
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Novos métodos pra proteger o aprendizado federado contra ataques, mantendo a privacidade do usuário.
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Novos métodos para proteger o aprendizado de máquina de ataques de backdoor usando a força das características.
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O DroidDissector ajuda os pesquisadores a identificar malware Android de forma eficaz usando análise estática e dinâmica.
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WinkFuzz melhora o fuzzing do kernel ao analisar as dependências das chamadas de sistema para um teste de segurança mais eficiente.
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Esse documento apresenta métodos eficientes para garantir a integridade da mensagem em sistemas de controle industrial.
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Descubra como a computação de borda pode manter um processamento de dados confiável.
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Explorando como a inteligência baseada em dados melhora as estratégias de cibersegurança e automação.
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Pesquisas mostram que aprendizado de máquina melhora significativamente as taxas de detecção de injeção SQL.
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Uma nova abordagem para detectar malware em arquivos PDF com menos recursos.
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O GIFD proporciona uma nova forma de manter os dados seguros durante o aprendizado de máquina.
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O seguro cibernético específico para incidentes se adapta às crescentes ameaças cibernéticas para as empresas.
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Focar na seleção de dados de treino pode fortalecer sistemas de classificação de nós.
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Um novo framework melhora a transparência dos modelos de deep learning para análise de segurança.
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Um algoritmo rápido identifica contas falsas antes que possam causar problemas.
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O CyberForce junta estratégias de aprendizado pra proteger dispositivos IoT de malware.
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Este artigo fala sobre novas ameaças às redes neurais profundas vindas de ataques de bit-flip.
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