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万圣节隐形眼镜会让您的眼睛惊恐不已 星期三，10 月 16 日。墨尔本：万圣节前夕，网上可轻松买到的新型非处方隐形眼镜让澳大利亚验光师感到恐惧，原因完全是错误的。澳大利亚验光师协会警告消费者，未经咨询验光师，请勿购买任何美容隐形眼镜。这些美容隐形眼镜（僵尸、狼人和吸血鬼款式）的真正恐怖之处在于显微镜下。美国食品药品管理局 (FDA) 法医化学中心在《法医科学杂志》上发表的一份最新美国病例报告 1 显示，化妆隐形眼镜的微生物污染率很高，可能导致眼部感染、结膜炎，甚至永久性视力障碍和失明。研究发现，60% 的疑似假冒镜片和 27% 的正品非矫正隐形眼镜（无需处方直接从制造商处购买）受到污染。只有 3% 的正品处方隐形眼镜受到污染。
使用人工神经网络进行分布式拒绝服务攻击分类。
研究指南，Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP，有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高，数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避，包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上，下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高，基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习（ML）模型，基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是，使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词：DDoS攻击，异常检测，机器学习，入侵检测系统，准确性。
一项有关网络安全生成对抗网络应用的调查：前瞻性，指导和开放研究范围
随着人工智能的扩散，累积的数据量大幅增加并以数字方式分发。由于数据可在具有复杂且复杂的基础设施的数字景观中在线获得，因此基于网络安全的各种防御机制至关重要。是深入学习模型的生成对抗网络（GAN）已成为解决不断变化的安全问题的强大解决方案。这项调查研究了深度学习模型的重要性，正是对GAN的增强网络安全防御的重要性。我们的调查旨在探索gan中完成的各种作品，例如入侵检测系统（IDS），移动和网络侵入，僵尸网络检测和恶意软件检测。重点是研究gan如何成为有影响力的工具来增强这些领域中的网络安全防御。此外，本文讨论了在这些领域使用gans的挑战和约束，并提出了未来的研究方向。总的来说，本文突出了甘恩在增强网络安全措施中的潜力，并解决了该领域进一步探索的必要性。
H1 2024：恶意软件和脆弱性趋势报告
InfoStealer仍然是主要的恶意软件类别。这与大多数威胁行为者是出于财务动机的一致，因为威胁行为者可以通过直接从受害者那里窃取资金或将数据销售给黑暗网络和地下市场上的其他威胁参与者，从而使被盗数据（例如信用卡信息或加密货币钱包凭证）获利。尽管一些驾驶此类别的恶意软件家庭从H1 2023转移到H1 2024，例如Vidar，Redline和Lokibot（Windows变体），但一些家庭在今年的前十名中首次亮相，例如新著名的Risepro。最引人注目的开发是Lummac2在H1 2024中没有进入H1 2023的前十名之后的恶意软件系列排名。虽然至少自2022年8月以来，该InfoStealer一直活跃，但Insikt Group最近发现了Lummac2采用了新的TTP。具体来说，Lummac2已开始滥用Steam社区配置文件的用户名来分发C2服务器配置，这是Vidar活动中先前观察到的行为。同时，salital的复兴是在2003年在野外观察到的多态性僵尸网络，突出了传统恶意软件的持续流行率。
为什么要韩国？
美国媒体巨头Netflix正在加大努力，以确保流行的韩国制作电影，并展示了一项策略的一部分，以提高其在全球流媒体服务市场中的影响力。Netflix于2015年推出了韩国服务，他说，它成立了一家独立的生产公司Net-Flix Entertainment韩国，该公司于明年9月涉及寄养和融资的韩国韩国语言内容。“这是我们向世界介绍更多韩国内容的努力的一部分，” Netflix Services韩国说。“由于韩国制作的内容受到了全球娱乐迷的喜爱，我们希望我们的业务和在这里提供的业务将进一步增加。”新单位的建立反映了Net-Flix在韩国的加深投资，其电视连续剧和节目创造了蓬勃发展，并在亚洲国家中获得了巨大的知名度。自2015年以来，平台服务运营商已将近8000亿欧元（7.24亿美元）融入了韩国冠军，其中创建了大约70个韩语原始节目，其中包括历史悠久的僵尸恐怖片《王国》（2019年）。
数字取证中优化的恶意软件检测
数字取证中的优化恶意软件检测 SaeedAlmarri 和 Paul Sant 博士 英国卢顿贝德福德郡大学应用计算研究所 英国米尔顿凯恩斯米尔顿凯恩斯大学副院长 摘要 在互联网上，恶意软件是对系统安全的最严重威胁之一。任何系统上的大多数复杂问题都是由恶意软件和垃圾邮件引起的。网络和系统可以被称为僵尸网络的恶意软件访问和破坏，这些恶意软件通过协同攻击破坏其他系统。此类恶意软件使用反取证技术来避免检测和调查。为了防止系统受到此恶意软件的恶意活动的侵害，需要一个新的框架来开发一种优化的恶意软件检测技术。因此，本文介绍了在取证调查中执行恶意软件分析的新方法，并讨论了如何开发这样的框架。关键词 拒绝服务（DOS）、Wireshark、Netstat、TCPView、Sleuth Kit（TSK）、Autopsy、数字取证、恶意软件分析、框架 1. 简介 在过去十年中，检测恶意软件活动的技术有了显著的改进[1]。通过互联网加载和分发可执行文件始终会对系统的整体安全构成风险[2]。恶意软件程序可以通过在无害文件或应用程序中附加隐藏的恶意代码来安装。然后，远程程序员可以激活该代码，以威胁现有系统。根据 Islam 等人关于下载风险的研究[3]，在下载的 450,000 多个文件中，约 18％ 包含恶意软件程序。他们还调查了不同的代码调查技术是否产生相同的结果。令人惊讶的是，他们发现在许多情况下，取证调查工具无法检测到被感染文件的恶意软件内容。人们投入了大量精力来开发执行稳健计算机取证调查的技术 [6]。这些努力主要集中在收集、分析和保存恶意软件活动的证据，例如，一项关于僵尸网络的研究 [4] 和一项关于可执行间谍软件和客户端蜜罐的研究 [5] 也说明了在客户端和服务器端访问时保护系统的防御机制。[3][6] 中提到的其他报告也侧重于获取大量不同的恶意软件样本，以便研究人员和取证专家了解其性质及其原理。一些现有的工具，如 ERA 清除器、conficker 等，可以执行隐藏和匿名文件并监视其行为。这些工具可保护系统免受与恶意软件相关的所有威胁。根据 Kasama 等人 (2012) 的报告，一个恶意软件就可以危害和感染整个网络系统。因此，保护系统免受恶意代码的侵害可被视为信息安全中最关键的问题之一[6]。
数字取证中优化的恶意软件检测
数字取证中的优化恶意软件检测 SaeedAlmarri 和 Paul Sant 博士 英国贝德福德郡大学应用计算研究所，卢顿，英国 米尔顿凯恩斯大学校园副院长，米尔顿凯恩斯，英国 摘要 在互联网上，恶意软件是对系统安全的最严重威胁之一。任何系统上的大多数复杂问题都是由恶意软件和垃圾邮件引起的。网络和系统可以被称为僵尸网络的恶意软件访问和破坏，这些恶意软件通过协同攻击破坏其他系统。此类恶意软件使用反取证技术来避免检测和调查。为了防止系统受到此恶意软件的恶意活动的侵害，需要一个旨在开发优化恶意软件检测技术的新框架。因此，本文介绍了在取证调查中执行恶意软件分析的新方法，并讨论了如何开发这样的框架。关键词 拒绝服务 (DOS)、Wireshark、Netstat、TCPView、The Sleuth Kit (TSK)、Autopsy、数字取证、恶意软件分析、框架 1。简介 在过去十年中，检测恶意软件活动的技术取得了显著的进步 [1]。通过互联网加载和分发可执行文件始终会对系统的整体安全性构成风险 [2]。可以通过将隐藏的恶意代码附加到无害文件或应用程序中来安装恶意软件程序。然后，远程程序员可以激活该代码，以威胁现有系统。根据 Islam 等人对下载风险的研究 [3]，在下载的 450,000 多个文件中，约 18% 包含恶意软件程序。他们还调查了不同的代码调查技术是否产生了相同的结果。令人惊讶的是，他们发现在许多情况下，取证调查工具无法检测到受感染文件的恶意软件内容。人们投入了大量精力来开发执行强大的计算机取证调查的技术 [6]。此类努力主要集中在收集、分析和保存恶意软件活动的证据，例如一项关于僵尸网络的研究 [4] 和一项关于可执行间谍软件和客户端蜜罐的研究 [5] 也说明了在客户端和服务器端访问上保护系统的防御机制。一些现有工具，如 ERA 清除器、conficker 等。可以执行隐藏和匿名文件并监视其行为。[3][6] 中提到的其他报告也专注于获取大量且多样化的恶意软件样本，以便研究人员和取证专家了解其性质及其原理。这些工具可针对与系统中运行的恶意软件相关的所有威胁提供保护。根据 Kasama 等人 (2012) 的报告，单个恶意软件可以危害和感染整个网络系统。因此，保护系统免受有害恶意代码的侵害可被视为信息安全中最关键的问题之一 [6]。
genai反对人类：生成人工智能和大语言模型的邪恶应用
抽象生成人工智能（Genai）和大语言模型（LLM）是技术的奇迹；他们因其在自然语言制作和多模式的内容世代的才能而闻名，他们承诺了变革性的未来。，但是与所有强大的工具一样，它们都带有阴影。生活在一个与现实无法区分的世界中，合成身份协调恶意运动，有针对性的错误信息或骗局的精确精确的精确度。欢迎使用Genai应用的较暗一侧。本文不仅是贯穿Genai和LLM的潜在滥用的曲折之旅，而且还呼吁认识到未来挑战的紧迫性。当我们浏览错误信息广告活动，恶意的内容产生和令人毛骨悚然的恶意软件时，我们将发现通过我们目睹的Genai Revolution荡漾的社会含义。从社交媒体平台上的AI-POWER僵尸网络到人工智能对造成的身份或由合成现实制成的抗辩者的不安潜力，赌注从未如此高。虚拟世界与现实世界之间的界线是模糊的，潜在的Genai邪恶应用的后果影响了我们所有人。本文既是关于Genai和LLMS滥用风险的严格研究的综合，也是对我们可能在不久的将来可能遇到的不同类型的有害Genai应用的发人深省的愿景，以及我们为他们做准备的某些方法。
智能机器的崛起
目录 图片列表 iii 摘要 iv 前言 v 介绍 1 第 1 章：公共关系中的人工智能：对话才刚刚开始 5 第 2 章：什么是人工智能？我们为什么要关注它？ 12 历史与定义 12 人工智能技术与传播应用 16 公共关系专业人士为什么要关注人工智能？ 20 第三章：人工智能在社交媒体中日益重要的作用 24 社交媒体与大数据革命 25 受众聆听 27 案例研究：思科系统 27 使用情绪分析解读情绪 30 案例研究：耐克的“Just Do It”活动 33 完善影响力营销策略 38 数据隐私注意事项 41 第四章：从危机管理到“危机情报” 43 管理数字时代的危机 45 案例研究：英国红十字会 45 揭露社交媒体僵尸网络攻击 47 第五章：媒体关系和机器人记者的崛起 50 证明赢得媒体策略的价值 51 完善媒体关系策略 54 自动化新闻报道 55 案例研究：康宝莱 55 结论 59 参考文献 62 附录 A：公共关系专业人员的技术工具包 69
C&ESAR 2010
这是第十七届 C&ESAR 会议（计算机与电子安全应用 Rendez-vous），由国防部（DGA-MI，以前称为电子武器中心）组织。我们向您展示的节目于 2010 年重新审视了网络防御这个广阔的主题，距第一版专门讨论该主题已有七年了。 2003年，欧洲负责网络和信息安全的机构成立，但当时Facebook和Twitter还不存在。 Gmail要到2004年才会开放。爱沙尼亚将在2007年受到攻击，使得分布式拒绝服务攻击和僵尸网络的使用变得司空见惯。 2003 年也是 Blaster 年，美国东部发生了一次大停电。该蠕虫病毒并不是造成大范围停电的原因，但它扩大了规模，这已经凸显了关键基础设施（发电厂、银行、废水处理中心等）对计算机网络正常运行的依赖。过去七年中，数字世界已被颠覆，特别是在个人使用以及可见或不可见网络攻击的增长方面。随着游牧主义的普遍化、云计算、物联网的到来以及复杂权力问题中参与者的永久重新分配，未来它将经历其他剧变。意识