
DeeCLIP
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Código oficial do artigo ISSTA 2026: "Saber que é malicioso" é suficiente? Avaliando LLMs para auditoria de comportamento de malware em granularidade…

PISmith: Red Teaming baseado em Aprendizado por Reforço para Defesas contra Injeção de Prompts

CLPSTNet: A Progressive Multi-Scale Convolutional Steganography Model Integrating Curriculum Learning

Código para 'Steering the CensorShip: Uncovering Representation Vectors for LLM "Thought" Control'

CVPR2023: Clusters Inaprendíveis: Rumo a Exemplos Inaprendíveis Agnósticos de Rótulo

AGLS

AIEngine é um NIDS (sistema de detecção de intrusão em rede) de próxima geração, interativo/programável, para Python/Ruby/Java/Lua e Go.

Escalonamento de inferência para garantia de segurança de LLMs

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Estrutura de detecção de malware Android baseada em imagem, abordando ofuscação e deriva de conceito. Inclui conjuntos de dados selecionados e código…

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A diagnostic framework for measuring LLM vulnerability to Affective Contextual Erosion (ACE) and related liminal attack vectors. **Delirium** is not…

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