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A Criptografia Pós-Quântica desenvolve novos métodos pra proteger dados de ataques quânticos.

Pesquisas mostram que o aprendizado por reforço profundo pode melhorar a segurança da IoT.

Uma olhada no papel do machine learning no combate a ameaças cibernéticas.

Ferramentas automatizadas melhoram os testes de penetração com integração de IA e gerenciamento de tarefas.

Explorando as novas ideias do summit sobre a segurança da cadeia de suprimentos de software.

Com o avanço da tecnologia de clonagem de voz, métodos de detecção confiáveis são super importantes.

Um novo framework, SerIOS, melhora a segurança de hardware em sistemas optoeletrônicos.

Um novo ataque mostra riscos para a segurança dos dados dos pacientes em sistemas de aprendizado federado.

A LCMsec oferece um jeito seguro de se comunicar diretamente entre dispositivos.

Um estudo sobre o processo e os desafios enfrentados pelos profissionais de segurança.

Um estudo revela vulnerabilidades em modelos de linguagem atualizados contra ataques adversariais.

Novos métodos trazem sérios riscos de segurança pra tecnologia de reconhecimento de fala.

Explore o impacto de ataques adversariais em sistemas de aprendizado por reforço com múltiplos agentes.

Explorando os riscos e estratégias pra proteger as redes de energia de ataques que mudam a carga.

DyNNs oferecem processamento eficiente e desempenho robusto contra ataques adversariais.

Métodos de adaptação em tempo de teste enfrentam vulnerabilidades por ataques de envenenamento, o que desafiou a eficácia deles.

Analisando como a compressão de modelos afeta as defesas contra ataques adversariais.

Analisando riscos em aplicativos de AR com estado compartilhado e maneiras de aumentar a segurança.

Um novo framework melhora a confiabilidade de modelos de deep learning contra mudanças sutis.

Um novo método pretende proteger veículos inteligentes de ataques com dados falsos.

Ferramentas avançadas de IA podem ser usadas de forma errada pra criar malware, levantando preocupações sobre cibersegurança.

LeakFuzzer detecta vazamentos de informações em programas pra melhorar a segurança do software.

Explorando vulnerabilidades escondidas em modelos de aprendizado de máquina e possíveis contramedidas.

A pesquisa destaca novas formas de melhorar as defesas dos modelos contra ataques adversariais.

Uma nova abordagem melhora a cibersegurança para serviços em nuvem prevendo ameaças a VMs.

Ataques de phishing com logos manipulados representam riscos sérios para os usuários.

Explorando a sinergia entre LLMs e ZTNs pra uma gestão de rede melhor.

Pesquisadores mostram como malware pode enganar antivírus com ataques inteligentes.

ConRo melhora a detecção de fraudes identificando sessões prejudiciais com deep learning.

Este artigo fala sobre ataques de envenenamento em modelos de deep learning financeiro e seus riscos ocultos.

Uma estrutura usando gêmeos digitais para identificar dispositivos IoT comprometidos.

Automatizar a priorização de relatórios de bugs melhora a segurança de contratos inteligentes e a eficiência dos desenvolvedores.

Um novo framework melhora a eficácia dos ataques adversariais em modelos de código.

Analisando os perigos dos ataques adversariais em modelos de imagem e texto.

Analisando como Redes Neurais Causais melhoram a resistência a ataques adversariais.

Um novo modelo melhora a detecção de vulnerabilidades usando dados positivos e não rotulados.

Ataques de timing representam riscos para softwares, revelando informações sensíveis através do tempo de execução.

Novos métodos identificam contas vinculadas pra reduzir conteúdo abusivo nas redes sociais.

O LEAP melhora os testes adversariais para software de processamento de linguagem natural.

Pesquisas mostram que modelos pré-treinados são eficazes em corrigir vulnerabilidades de software.