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SEB 策略防御进入 SEB 主动 20
上表有关接收基金的“类别、ISIN”的关键信息：A）以瑞典克朗交易，不支付股息B）以欧元交易，不支付股息，货币对冲条款C）以欧元交易，不支付股息，货币对冲条款，初始认购最低金额为 25,000 欧元D）以挪威克朗交易，不支付股息，货币对冲条款，初始认购最低金额为 250,000 挪威克朗E）以挪威克朗交易，不支付股息，货币对冲条款，F）以欧元交易，不支付股息，货币对冲条款，分配条款G）以欧元交易，不支付股息，货币对冲条款，分配条款，初始认购最低金额为 1,000 000 欧元SEB 战略基金 - SEB 战略防御型和 SEB 主动型 20 之间的主要区别
社交媒体数据挖掘助力主动网络防御
作者：A Rodriguez · 2020 · 被引用 14 次 — 考虑到这一点，我们提出了一个端到端的实时网络态势感知系统，旨在从社交中检索与安全相关的信息...
评估运营技术主动防御内部威胁有效性的数据分析方法
近年来，人们认识到了所谓的运营技术 (OT) 防御的必要性，当信息技术 (IT) 防御被绕过时，它可以作为额外的防线。在处理预计由国家支持并获得内部人员协助的高级持续威胁 (APT) 行为者时，这已不再是一种不常见的可能性。在这些极端对抗情况下，OT 防御旨在为系统提供另一层防御，直接在物理过程级别引入，如传感器数据、系统模型和控制操作所述。就像 IT 防御一样，出现了两种思想流派来应对这一挑战，即被动防御和主动防御。在主动防御中，代表本文的重点，将基于系统独特特性合成的已知签名插入系统中。相反，被动方法仅依赖于观察系统行为来寻找正常行为模式，而偏差则代表异常行为。在最复杂的实施中，被动防御和主动防御都依赖于数据分析的使用来识别模式并合成观察到的和/或插入的签名。过去的研究表明，APT 参与者可以依靠数据分析和对系统的深入了解来绕过被动防御，通过尊重防御者识别的模式来逃避检测。因此，本文探讨了在攻击者拥有系统特权访问权限（包括访问系统模型和传感器数据）的假设下使用主动防御的情况。具体来说，本文评估了主动防御对攻击者保持隐形的能力，并讨论了必须解决的相关挑战，以确保其对 APT 参与者的弹性。
终点的勒索软件缓解策略：通过主动安全措施加强网络防御
摘要勒索软件是一个主要的网络威胁，可对组织造成重大财务损失和运营损失。本文概述了为勒索软件增强端点安全性的主动策略。在深入分析后继续描述可能实用的缓解方法，并将其重点扩展到潜在用例。分析了问题声明，并提出了解决方案示例，以及对未来条件的预测，以帮助组织做出明智的决策，以解决高级威胁以提高端点安全性并减轻勒索软件的风险。以两种权威观点为基础，该论文将为加强网络防御和保护企业免受勒索软件的影响提供可行的建议。无所不包的方法肯定会更好地定位各种规模的组织，以采取积极措施来保护其资产免受全面的勒索软件威胁。
主动欺诈防御：机器学习在保护在线欺诈中的作用不断发展
随着在线欺诈变得更加复杂和普遍，传统的欺诈检测方法正在努力与欺诈者采用的不断发展的策略保持同步。本文通过为欺诈检测和预防提供更高级，可扩展和适应性的解决方案来探讨机器学习在解决这些挑战中的变革作用。通过分析诸如随机森林，神经网络和梯度提升之类的关键模型，本文突出了机器学习在处理庞大数据集时的优势，确定了复杂的欺诈模式，并提供了实时预测，以实现积极的欺诈预防方法。与欺诈发生后反应的基于规则的系统不同，机器学习模型不断从新数据中学习，适应新兴的欺诈计划并减少误报，最终使财务损失最小化。这项研究强调了机器学习通过使它们更具动态，高效且能够处理各个行业欺诈日益增长的复杂性来彻底改变欺诈检测框架的潜力。机器学习中的未来发展，包括深度学习和混合模型，有望进一步提高这些系统的预测准确性和适用性，以确保面对新的和新兴的欺诈策略，组织保持韧性。
