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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.

Esse estudo analisa como os endereços IP combinam com seus locais registrados.

As táticas de phishing tão mudando com a evolução da tecnologia, trazendo novos riscos.

Essa pesquisa revela novos jeitos de identificar conteúdo quase duplicado em sites onion.

O aprendizado robusto garante que os modelos de machine learning permaneçam confiáveis, mesmo com manipulação de dados.

Um novo método melhora a precisão de detecção em redes IoT usando aprendizado semi-supervisionado e semi-assíncrono.

Uma nova arquitetura foca em melhorar a segurança para dispositivos embarcados de médio porte.

Um estudo sobre vulnerabilidades no código de IoT encontrado online destaca riscos de segurança.

Aprenda a proteger software contra ataques de canal lateral usando ferramentas automatizadas.

Novos métodos estão melhorando a resistência das redes neurais contra ataques adversariais.

Analisando os riscos e o uso indevido de grandes modelos de linguagem na tecnologia.

Um novo conjunto de dados melhora a análise de ataques cibernéticos complexos para uma detecção melhor.

Aumentando a segurança e eficiência nas atualizações de software do sistema de energia.

A tecnologia deepfake traz riscos sérios para a mídia e a comunicação.

Aprenda como os protocolos criptográficos protegem informações digitais sensíveis.

Explorando o tempo crítico e seu papel na segurança de sistemas ciberfísicos.

Usando perplexidade pra identificar entradas arriscadas em modelos de linguagem.

Apresentando o START, um método pra rastrear a ameaça do Rowhammer de forma eficaz e eficiente.

Examinando os riscos de privacidade no aprendizado federado e a necessidade de defesas melhores.

Examinando os riscos ligados aos principais modelos de visão computacional e sua eficácia.

Explorando a eficácia do ChatGPT em identificar vulnerabilidades no código Python.

A CodeMark oferece um jeito de proteger conjuntos de dados de código com marcas d'água ocultas.

Esse estudo explora técnicas de OOD pra melhorar sistemas de detecção de intrusão na rede.

Pesquisas mostram vulnerabilidades em modelos de difusão de denoising através de um novo método de ataque.

Analisando vulnerabilidades na gestão de energia e o impacto das ameaças cibernéticas.

MDTD detecta gatilhos de Trojan em vários tipos de dados pra proteger DNNs.

Analisando preocupações com dados ocultos em modelos de machine learning e suas implicações de segurança.

Novo método melhora a segurança das mensagens ADS-B enquanto mantém a privacidade.

Novos sistemas estão sendo criados pra detectar gravações de áudio falsas com mais precisão.

Apresentando uma estrutura de aprendizado colaborativo para melhorar a segurança do blockchain.

Analisando as características e motivações dos cibercriminosos de hoje.

Uma olhada em como combinar aprendizado dividido e criptografia para melhorar a privacidade dos dados.

Explorando os perigos de roubo de imagem que afetam modelos de visão-linguagem.

O MONDEO combate malware de botnet usando métodos de detecção eficazes para dispositivos móveis.

Esse artigo explora um novo método pra gerenciar recursos energéticos e melhorar a estabilidade da rede.

Analisando vulnerabilidades e métodos de detecção para sistemas de reconhecimento facial contra ataques de morphing.

Abordando ameaças à privacidade durante migrações de gêmeos digitais em transporte inteligente.