Examinando as vulnerabilidades em modelos de linguagem grandes e estratégias para uma proteção melhor.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Examinando as vulnerabilidades em modelos de linguagem grandes e estratégias para uma proteção melhor.
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Um novo framework melhora a segurança do modelo de linguagem contra manipulação de dados prejudiciais.
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Uma olhada em novos métodos para combater ataques de envenenamento de dados em aprendizado de máquina.
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O ajuste de instruções levanta preocupações sobre vulnerabilidades de segurança em grandes modelos de linguagem.
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Um novo modelo melhora a detecção de clipes de áudio falsos através da análise estéreo.
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Um novo método melhora a privacidade em árvores de decisão sem sacrificar a precisão.
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Explorando os riscos dos grandes modelos de linguagem em ameaças cibernéticas.
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Avaliar modelos de IA é super importante pra evitar resultados ruins no desenvolvimento da tecnologia.
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LLMDet identifica a fonte do texto, aumentando a confiança nas informações.
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Um novo método melhora o realismo em amostras adversariais enquanto mantém a eficácia.
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A impressão digital de rádio aumenta a segurança dos satélites contra ataques de spoofing e replay.
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Explorando métodos pra detectar fraudes em DeFi usando técnicas avançadas de análise de dados.
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Esse estudo analisa ataques em redes de distribuição de água e sugere métodos pra melhorar a detecção de vazamentos.
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Um método pra melhorar modelos de classificação de texto contra mudanças adversariais.
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Um novo modelo melhora a detecção de ameaças cibernéticas em ambientes de nuvem.
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Um novo método melhora a anonimidade em assinaturas em anel para uma segurança melhor.
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Analisando o papel das técnicas de FPGA em melhorar a segurança de hardware.
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Um novo método prevê a robustez de redes de forma eficiente usando técnicas de aprendizado profundo.
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Um novo modelo melhora a precisão da detecção de vulnerabilidades usando técnicas de aprendizado profundo.
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Uma olhada em novos métodos de codificação para melhorar a privacidade dos dados.
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MeTTa tem como objetivo unificar a programação para humanos e AGIs.
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Avaliando os riscos de privacidade em deep learning contra vários ataques.
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Um novo protocolo pra proteger a privacidade do usuário em fatiamento de rede 5G.
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O PPA-AFL melhora a privacidade dos dados no aprendizado de máquina colaborativo entre dispositivos.
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Um novo método pra detectar padrões estranhos em dados usando aprendizado de máquina.
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O aprendizado incremental melhora o aprendizado de máquina, mas enfrenta ameaças sérias de ataques backdoor.
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Este estudo explora como os operadores de rede se adaptaram durante o conflito Rússia-Ucrânia.
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Uma análise profunda sobre ataques de morphing facial e métodos de detecção.
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A UMD oferece uma nova forma de identificar ataques backdoor complexos de maneira eficaz.
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Um estudo sobre a eficácia de ataques de vizinhança em revelar dados de treinamento.
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Um novo framework melhora a detecção de caminhos de ataques cibernéticos.
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O T800 oferece uma solução de segurança eficiente para dispositivos IoT vulneráveis.
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Um novo método melhora a detecção de ransomware usando vários testes pra ter mais precisão.
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Uma olhada nos riscos e vulnerabilidades da segurança por impressão digital em smartphones.
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Um novo método que usa gráficos pra identificar ataques adversariais em redes neurais.
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Essa pesquisa explora como ataques adversariais afetam modelos de inferência bayesiana.
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Explorando ataques e defesas de rótulo limpo em modelos de aprendizado de máquina de PNL.
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Essa revisão analisa a resiliência do aprendizado não supervisionado a ataques adversariais.
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