自動話者照合(ASV)システムは、話者識別能力の向上により、なりすまし攻撃に対する耐性を高めてきているが、音声生成技術の進歩はそれを上回るペースで進んでおり、より強固ななりすまし対策ASV(SASV)システムの開発が急務である。
本文深入探討了一種新型態的以太坊釣魚攻擊:基於Payload的交易釣魚攻擊(PTXPHISH),分析其運作機制、分類攻擊策略並提出有效的偵測方法,以期協助社群理解並防範此類威脅。
이더리움에서 급증하는 페이로드 기반 트랜잭션 피싱(PTXPHISH)의 위험성을 분석하고, 이를 효과적으로 탐지하기 위한 규칙 기반 다차원 탐지 접근 방식을 제시한다.
イーサリアム上の新たなフィッシング攻撃であるペイロードベースのトランザクションフィッシング(PTXPHISH)は、悪意のあるペイロードを実行することでスマートコントラクトのやり取りを操作し、ユーザーを欺き、多額の経済的損失を引き起こしている。
Payload-based transaction phishing (PTXPHISH) is a growing threat on the Ethereum blockchain, exploiting smart contract interactions and transaction semantics to deceive users and steal cryptocurrency.
This paper presents a unified framework for verifying safety properties of parameterized concurrent systems, leveraging a precise (0,1)-counter abstraction technique to handle an arbitrary number of processes efficiently.
區塊鏈技術具有增強大型語言模型 (LLM) 安全性和安全性的巨大潛力,尤其是在應對資料中毒、提示注入和未經授權的資料洩露等漏洞方面。
본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 보안 및 안전성 향상을 위한 블록체인 기술의 활용 가능성을 포괄적으로 조사하고, LLM 보안 및 안전에 대한 명확한 정의와 함께 블록체인 기반 LLM (BC4LLM) 분야를 위한 새로운 분류 체계를 제안합니다.
大規模言語モデル(LLM)のセキュリティと安全性を向上させるために、ブロックチェーン技術の活用が期待されているが、依然として未解決の課題が多く、さらなる研究が必要である。
Integrating blockchain technology into large language models (LLMs) presents a promising avenue for enhancing their security and safety by leveraging blockchain's inherent properties of data immutability, transparency, and decentralized structure to counter various LLM vulnerabilities.