Durchbrechen der Sprechererkennung mit PaddingBack
PaddingBack ist ein effektiver, nicht wahrnehmbarer Backdoor-Angriff, der die Sprechererkennungssysteme durch die Nutzung von Padding, anstatt externer Störungen, überwindet.
Analyse von SoK: Sichere, menschenzentrierte drahtlose Sensoren
Die Prävention von drahtlosen Sensoren erfordert gezielte Maßnahmen wie Abschirmung, Signalverfälschung und Kanalverfälschung, um Angriffe zu verhindern.
Sicherheitsbedenken bei Künstlich-Intelligent generiertem Code
Künstlich-intelligente Code-Generatoren sind anfällig für Datenvergiftungsangriffe, die zu unsicherem Code führen können.
Maschinelles Lernen: Sicherheit gegen Datenvergiftung
Die Sicherheit von Maschinellem Lernen gegen Datenvergiftung ist eine zunehmende Herausforderung, die die Vertrauenswürdigkeit von Modellen gefährden kann.
Strategien für Verschlüsselung und digitale forensische Bereitschaft in der Cloud-Sicherheit
Die Integration von Verschlüsselungsstrategien und digitaler forensischer Bereitschaft stärkt die Resilienz von Organisationen gegenüber aufkommenden Bedrohungen und gewährleistet die Integrität von digitalen Beweisen in Cloud-Umgebungen.
Strategien für Verschlüsselung und digitale forensische Bereitschaft in der Cloud
Organisationen können durch die Integration von Verschlüsselung und digitaler forensischer Bereitschaft ihre Resilienz gegenüber aufkommenden Bedrohungen stärken und das Vertrauen in ihre cloud-basierten Operationen aufrechterhalten.
Die Auswirkungen von offengelegten Passwörtern auf die Effektivität von Honigwörtern
Kein bekannter Algorithmus für Honigwort-Generierung erreicht niedrige Raten von falsch positiven und falsch negativen Ergebnissen.
Unaufhaltsamer Angriff: Modell-Inversionsangriff nur mit Labels
Pionierforschung in einem mächtigen und praktischen Angriffsmodell im Szenario nur mit Labels.
PETA: Parameter-Efficient Trojan Attacks Studie
PETA ist ein neuartiger Trojanerangriff, der die Gewichte von PLMs gefährdet, indem er sich auf die Parameter-effiziente Feinanpassung konzentriert.
Verbesserte Erkennung von Schwachstellen durch Deep Learning
Die Fokussierung auf individuelle Basiseinheiten beeinträchtigt die Fähigkeit von Deep Learning-basierten Detektoren, Schwachstellen zu erkennen, die mehrere Basiseinheiten umfassen.
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