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LLMエージェントは、CVE説明を与えられれば、実世界の1日以内の脆弱性の87%を自律的に悪用できる。

メモリダンプ分析と機械学習アルゴリズムを活用し、難読化されたマルウェアを検出する効果的なシステムを提案する。

Linux ランサムウェアは、Windows ランサムウェアとは異なる暗号化手法を使用しており、ライブフォレンジック調査を困難にしている。また、Linux ランサムウェアは現時点では被害の拡大を狙っていないが、今後の発展が懸念される。

DNSリゾルバCPUを消耗させるNSEC3-encloser攻撃の影響と対策について。

階層分類アプローチは、侵入検知システムにおいて効果的であり、正確な攻撃の検出を可能にする。

無料ウェブプロキシの使用はユーザーのプライバシーとセキュリティに重大なリスクをもたらす。

MLはマルウェア検出の速度と精度を向上させ、サイバー攻撃に対抗する有力なツールである。

フォトニックPUFは多値論理ベースの機械学習攻撃に対する耐性を示す。

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