中小企业通常容易受到恶意软件等传统网络攻击,许多恶意活动都与人为错误、缺乏经验和缺乏培训有关。最大的风险是数据丢失,这可能会对业务运营造成毁灭性的影响。Exprivia 通过为中小企业提供定制的网络安全解决方案来应对这些挑战,从安全评估开始,以识别漏洞并制定行动计划。从安全评估开始,通过分析和实施解决方案和服务来实现足够的保护水平至关重要。此外,对员工进行安全实践培训(包括网络钓鱼和恶意软件预防)也很重要。Exprivia 提供持续监控和事件响应服务,确保及时应对威胁。这种综合方法使中小企业能够专注于其核心业务,对其 IT 基础设施的安全性充满信心。
国家信息技术局,乌干达(NITA-U)(在此之后称为“客户”)是乌干达政府的自治机构,由国家信息技术局,2009年乌干达法案,2009年,旨在协调国家社会和经济发展的背景下在乌干达进行协调,促进和监视信息技术(IT)。乌干达政府通过国家信息技术局(NITA-U)获得了世界银行/IDA的资金,用于为乌干达数字加速项目 - 政府网络(UDAP-GOVNET)提供资金。作为UDAP-GOVNET的一部分,该项目应着重于互补的基础设施投资,以扩大选定领域的数字连通性,并提高数字政府服务的效率和有效性,并为更好的韧性,气候适应和经济复苏创造基础,以及其他干预措施。按计划,将负担得起的宽带扩展到农村地区以及以公民为中心的电子服务的推广将导致互动互动的用户数量增加,在线访问服务以及在所有人口统计学中使用互联网进行社会经济活动。与这种预期的影响有关,多年来的网络威胁在持久性和复杂性上增加了,将重点转移到边缘的用户,这增加了为所有互联网用户促进网络安全,数据保护和隐私意识的必要性。此外,向在线提供服务的转变增加了提高对个人数据保护和隐私的认识的需求。这将促进互联网用户对其权利以及数据控制器和处理器之间对数据保护和隐私法的义务的理解。为了解决这个问题,NITA-U试图招募一家公司来开发和实施全国性的数字网络安全,数据保护和隐私意识运动。
量子计算预示着技术的重大飞跃,但它对网络安全构成了重大威胁,特别是在密码学领域。根据全球风险研究所的量子威胁时间表报告,当前的非对称算法将在 2037 年过时。因此,迁移到后量子密码学 (PQC) 至关重要。这种转变反映了从 SHA-1 过渡到 SHA-2 的复杂性,甚至更加艰巨。使用我们全面的 PQC 迁移指南和专家支持保护您的组织免受“先收获,后解密”攻击,实现无缝过渡。在此处了解更多信息。
“假设违规。”零信任,用于在现代安全体系结构中对用户进行身份验证,是一个框架,可确保远程工人,保护混合云环境,并保护组织免受勒索软件威胁。就像攻击表面管理(ASM)不限于表面一样,零信任看起来超出了传统周围。该方法也是脆弱性管理(VM)的支柱。毕竟,最不可预测的脆弱性是您的屏幕和椅子之间的呼吸。在这里了解更多。
在本课程中,您可以期望更好地了解保护VA信息和信息系统的角色和责任。您还将学习如何帮助记录管理。此外,如果您在要求移动设备时完成了本课程,则本课程可能会满足年度移动设备培训要求。最重要的是,您将在使用解决问题的技能来推广VA向退伍军人的服务使命时,探索抢劫如何在日常工作中应用。
通过基于欺骗的系统来识别网络威胁,确定对组织的积极网络威胁的关键策略之一是使用基于欺骗的系统。欺骗系统是防御性安全性的一种策略,在该策略中,系统模仿了真实系统的脆弱服务,以吸引攻击者在捕获攻击者时吸引。当国王使用欺骗性策略来识别其王国中的间谍时,使用欺骗来引诱攻击者的历史可以追溯到几个世纪。系统模仿真实系统的行为,以吸引攻击者并利用它们。课程“通过Honeypots的网络安全准备就绪”提供了概述组织如何利用基于欺骗的安全系统Honeypots来识别攻击并主动为防御计划而主动计划。
背景:十月是全国网络安全意识月。这是由网络安全和基础设施安全局 (CISA) 牵头的一项全政府努力。海军越来越依赖技术和网络空间来执行我们的任务并保护美国。我们必须全力以赴保护网络领域。更大的网络足迹,加上对手的技术进步,增加了海军遭受潜在网络入侵的风险。成功入侵海军网络可能会危及影响海军任务几乎每个方面的系统和数据。一旦恶意行为者破坏网络,他们就可以在网络速度下穿越网络到达内部的其他目标。阻止网络威胁的努力由美国舰队网络司令部和第 10 舰队司令部负责,他们负责操作和保护海军的网络和岸舰通信系统。但是,一个人犯的错误可能会带来灾难性的后果。由于对手不断在海军系统中寻找弱点,水手、平民和承包商需要明白,他们在数字环境中做出的决定要么是保护海军网络安全的资产,要么是威胁,同时也对他们及其工作环境之外的家人构成威胁。由于最近国会和媒体的关注,海军部领导层希望强调海军在网络领域的积极发展。虽然网络安全意识月提供了报道故事的机会,但鼓励司令部全年继续推动网络故事。
摘要 — COVID-19 疫情最近加剧了运输行业的激烈竞争。航空业受到的打击最大,因为国际边界的关闭迫使飞机运营商暂停其国际航线,飞机停在地面上而无法产生收入,同时仍需要进行充分的维护。为了保持运营的可持续性,在成本削减措施和安全标准履行(包括其维护程序)之间找到良好的平衡至关重要。本文提出了一种人工智能辅助预测性维护方案,该方案综合了预测建模和基于仿真的优化,以帮助航空公司确定其最佳的发动机维护方法。所提出的方法使航空公司能够利用其诊断测量和操作设置来设计更加定制的维护策略,并将发动机运行状况考虑在内。我们对所提方法的数值实验在不影响安全标准的前提下显著节省了成本。实验还表明,针对故障模式和操作设置量身定制的维护策略(我们的框架支持)比通用的最佳维护策略节省了 13% 的成本。我们提出的框架的通用性允许扩展到其他智能、安全关键的运输系统。