cs.CR」カテゴリーアーカイブ

Region-Guided Attack on the Segment Anything Model (SAM)

要約 Segment Anything Model (SAM) は画像セグメンテ … 続きを読む

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GASLITEing the Retrieval: Exploring Vulnerabilities in Dense Embedding-based Search

要約 高密度埋め込みベースのテキスト検索$\unicode{x2013}$深層学 … 続きを読む

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Improving Location-based Thermal Emission Side-Channel Analysis Using Iterative Transfer Learning

要約 この論文では、サイドチャネル攻撃のための深層学習モデルに適用される反復転移 … 続きを読む

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On the Generalizability of Machine Learning-based Ransomware Detection in Block Storage

要約 ランサムウェアは蔓延する脅威であり、従来はオペレーティング システム、ファ … 続きを読む

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Toward Intelligent and Secure Cloud: Large Language Model Empowered Proactive Defense

要約 クラウド コンピューティング テクノロジーの急速な進化とクラウド アプリケ … 続きを読む

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Adversarial Attack and Defense for LoRa Device Identification and Authentication via Deep Learning

要約 LoRa は、低電力ワイドエリア ネットワーク (LPWAN) 機能に依存 … 続きを読む

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Implementing a Robot Intrusion Prevention System (RIPS) for ROS 2

要約 自律型ロボット システム向けに特別に設計された侵入防御システム (IPS) … 続きを読む

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A Mathematical Framework for the Problem of Security for Cognition in Neurotechnology

要約 近年のニューロテクノロジーの急速な進歩により、ニューロテクノロジーとセキュ … 続きを読む

カテゴリー: (Primary), 68P27, 68Q07, 68Q09, 68T05, 68T30, 91E99, cs.CR, cs.CY, cs.ET, cs.LG, I.2, q-bio.NC, secondary | A Mathematical Framework for the Problem of Security for Cognition in Neurotechnology はコメントを受け付けていません

Multi-Agent Collaboration in Incident Response with Large Language Models

要約 インシデント対応 (IR) はサイバーセキュリティの重要な側面であり、サイ … 続きを読む

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GenDFIR: Advancing Cyber Incident Timeline Analysis Through Retrieval Augmented Generation and Large Language Models

要約 サイバー タイムライン分析、またはフォレンジック タイムライン分析は、デジ … 続きを読む

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