本文探讨AI在金融、医疗等高风险领域应用中存在的准确率问题，指出通用AI模型的语义缺陷，并提出通过领域定制化、跨行业协作与3C框架提升AI可靠性的解决方案。
本文通过DShield传感器数据分析，揭示ASN 43350（NForce Entertainment）在三个月内产生71.6%扫描流量的异常现象，深入剖析其与高风险ISP的关联，并提供具体的网络防御建议与安全配置方案。
本研究探讨了对抗训练中难例对模型鲁棒性的负面影响，提出通过难度比例标签平滑方法自适应缓解难例效应，理论分析和实验表明该方法能有效提升神经网络的对抗鲁棒性。
本文深入探讨针对Microsoft云组件的攻击手法及防御策略，涵盖Azure AD强化实践、混合环境安全配置要点，并提供重复强调的关键安全建议以应对持续演变的云威胁。
本网络研讨会由Kyle Avery主讲，详细介绍如何利用.NET框架开展隐蔽的后渗透操作技术，涵盖工具使用方法和实战技巧，适合网络安全从业者学习提升渗透测试能力。
本文通过对比模糊测试与形式化验证在智能合约审计中的实际效果，结合MakerDAO和Compound的真实漏洞案例，揭示模糊测试在效率与可访问性上的显著优势，并探讨形式化验证的适用边界与技术挑战。
本研究探讨了利用软体张拉整体机器人的非线性动力学特性实现多功能物理储备计算。通过仿真实验展示了如何将多个行为嵌入机器人控制系统，并发现系统状态空间中存在反映机器人固有特性的未训练吸引子，为具身AI研究提供了新视角。
本文详细介绍如何通过Windows操作中心检查PC安全与维护状态，包括防火墙、病毒防护、SmartScreen等核心安全设置的验证方法，以及针对不同颜色警报的应对策略。
Trail of Bits联合以太坊基金会发布Attacknet工具，通过混沌测试方法模拟极端网络故障，包括时钟偏移、网络分区、数据包损坏等场景，有效发现区块链节点中的潜在漏洞，提升以太坊等区块链网络的安全性和鲁棒性。
本文介绍了一种针对深度强化学习的新型优化器，通过proximal更新技术使神经网络参数变化更平滑缓慢，在Atari游戏测试中显示DQN Pro和Rainbow Pro算法相比原版性能提升高达40%，有效解决了RL中的噪声更新问题。