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Bitdefender是全球网络安全领导者，可保护150多个国家 /地区的5亿多个系统。自2001年以来，Bitdefender创新一直为智能连接的家庭，移动用户，现代企业及其网络，设备，数据中心和云基础架构提供屡获殊荣的安全产品和威胁情报。今天，Bitdefender还是首选的提供商，嵌入了全球超过38％的安全解决方案中。Bitdefender是由供应商尊重并传福音的行业认可的，BitDefender是您可以信任和依靠的网络安全公司。此处提到的所有产品和公司名称仅用于识别目的，并且是其各自所有者的商标的财产。
网络物理系统 (CPS) 的恶意软件分类...
摘要 ：如今，全球最常受到恶意软件攻击的行业是制造业、石油和天然气以及教育。诸如 BlackEnergy2 和 Triton 之类的恶意软件能够对组织和关键基础设施系统（例如石油和天然气）造成严重的、危及生命的损害。安全研究人员和从业人员正在寻找有效的解决方案来减轻此类恶意软件攻击。因此，本文提出了一种恶意软件网络物理系统 (CPS) 分类来检测攻击。这种分类的灵感来自系统发育学，借鉴了生物学领域中生物体之间的进化关系。至于网络安全视角，它发现了恶意软件基因的进化祖先。这种恶意软件分类方法包括恶意软件行为、攻击方式和网络中的连接资产。它可以根据相关性检测多种形式的恶意软件攻击。这项研究对 CPS 开发商、供应商和承包商、监管和管理公用事业运营的政府机构以及负责保护 CPS 的国家网络安全中心 (NCSC) 都大有裨益。
使用Ensemble检测混淆的恶意软件...
摘要 - 恶意软件是一种入侵，旨在损害计算机和任何网络连接的设备。由于数字时代的技术进步，恶意软件每天都以不同的形式发展。一些恶意软件包括病毒，特洛伊木马，勒索软件等。混淆的恶意软件是一种恶意软件，无法使用预定的签名模式或通过正常的检测策略来识别。混淆的恶意软件是对安全基础架构的主要威胁，很难检测到。为了自动化混淆的恶意软件检测过程，机器学习起着主要作用。本文旨在开发合适的机器学习模型作为一个合奏框架，以检测混淆的恶意软件。目标本文是在堆叠和提升下找到最有效，性能最高的合奏学习方法。堆叠的合奏学习分类器是通过机器学习模型（如随机森林，决策树，k-neart邻居和天真的贝叶斯）开发的。使用ADABOOST分类器，极端梯度提升分类器和直方图梯度增强算法开发增强集合学习分类器。从加拿大网络安全研究所进行的MalmeManalisy-2022数据集进行研究，其中包括58,598个记录，具有57个功能。使用准确性，精度，召回和F1得分等度量评估集合模型的性能。基于模型之间的比较分析，在堆叠方法中，随机森林和决策树以99.99％获得最高的精度。在增强方法中，通过直方图梯度提升和100％的极端梯度增强模型获得了最高精度。索引术语 - 合奏学习；恶意软件检测；机器学习；混淆的恶意软件；绩效评估
用于检测和分类恶意软件的框架...
抽象恶意软件构成了对网络基础架构的主要威胁，该威胁容易受到几种破坏性恶意软件攻击的影响，例如病毒和勒索软件。传统的Antimalware软件可提供有限的效率，以防止恶意软件删除，因为不断发展的恶意软件能力（例如多态性）。Antimalware仅删除了其签名的恶意软件，并且对零日间攻击无效和无助，几项研究工作利用了监督和无监督的学习算法来检测和分类恶意软件，但假阳性占上风。这项研究利用机器学习来通过采用机器学习技术（包括特征选择技术以及网格搜索超参数优化）来检测和对恶意软件进行分类。主成分分析与Chi Square结合使用，以治愈维数的诅咒。支持向量机，K最近的邻居和决策树用两个数据集分别训练模型。使用混乱矩阵，精度，召回和F1评分评估了研究模型。使用CICMALMEM数据集分别使用K最近的邻居，决策树和支持向量机获得了99％，98.64％和100％的精度，该数据集分别具有相等数量的恶意软件和良性文件，K最近的邻居无法实现误报。未来的作品包括采用深度学习和集成学习作为分类器以及实施其他超参数优化技术。关键字：恶意软件检测，功能选择，超参数调整，网格搜索，机器学习。Accuracy of 97.7%,70% and 96% was achieved with K Nearest Neighbor, Decision Tree and Support Vector Machine respectively with Dataset_Malware.csv dataset, K Nearest Neighbor achieved False Positives of 38.The Model was trained separately with default hyperparameters of the chosen algorithms as well as the optimal hyperparameters obtained from Grid Search and it was discovered that optimizing超参数和与主组件分析获得的功能和Chi Square获得的功能使用具有相等数量的良性和恶意文件（CICMALMEM数据集）的数据集训练模型，从而通过支持向量机获得了最佳性能。简介的使用互联网的使用兴起，这是一个全球互连计算机网络的网络，带来了新的风险和漏洞。网络安全面临的主要问题之一是恶意攻击（Abiola＆Marhusin，2018年）。恶意软件（也称为恶意软件）是侵入性软件，其设计具有伤害的特定目标，获得
恶意软件分析工具的演变和有效性。
在当今数字链接的世界中，网络威胁变得比以往任何时候都变得越来越复杂。今天发现的一些危险恶意软件包括病毒，勒索软件和间谍软件。特征是，该恶意软件使个人和组织面临严重威胁。通过使用检测其存在的工具来分析恶意软件，了解其存在，了解其行为并致力于缓解它，从而减轻了这些威胁。本文在过去15年内强调了恶意软件分析工具的发展，特别关注静态，动态和混合方法的恶意软件分析方法。此外，它解决了恶意软件分析所涉及的方法，概述了检测的挑战，并证明了现实生活中的案例研究，显示了这种工具的效果。其他主题包括道德和法律方面，人工智能的作用以及未来在恶意软件分析中的趋势。
DNA测序数据比对软件BWA原理及应用
STAR （ Spliced Transcripts Alignment to a Reference ）是用于将 RNA-seq 读取数据与 参考基因组序列进行高度准确和超快速的剪接感知（ splice aware ） 比对的工具。注意， STAR 是一个专门针对 RNA-seq 数据映射的比对工具，这意味着不能用于比对 DNA 数据。与 其它的 RNA-seq 比对工具相比，其具有较高的准确率，映射速度较其他比对软件高 50 多 倍。 STAR 在识别经典和非经典剪接位点方面具有很高的精确性，还可以检测到嵌合（融 合）转录本。除了映射短读取数据（例如 ≤ 200 bp ）， STAR 还可以准确地映射长读取数据 （例如来自 PacBio 或 Ion Torrent 的数 Kbp 读取数据）。 STAR 在变异检测（ SNP 和 INDEL ） 方面具有更好的灵敏度，因此， STAR 被用于 GATK 最佳实践工作流程，用于从 RNA-seq 数据 中识别短变异。
2023 年恶意软件状况 - Malwarebytes
因此，我们请几位顶级专家回答三个热门问题，这些问题与一个让许多关注这场战争的分析人士感到震惊的情景有关：克里姆林宫兑现其威胁并在冲突中使用核武器。他们权衡了普京迈出这一决定性一步的可能性、他可能会如何做以及西方可能会如何回应。
网络物理系统 (CPS) 的恶意软件分类...
全球范围内的恶意软件主要涉及制造业、石油和天然气以及教育领域。BlackEnergy2 和 Triton 等恶意软件能够对组织和石油和天然气等关键基础设施系统造成严重的、危及生命的损害。安全研究人员和从业人员正在寻找有效的解决方案来缓解此类恶意软件攻击。因此，本文提出了一种恶意软件网络物理系统 (CPS) 分类来检测攻击。这种分类的灵感来自系统发育学，借鉴了生物学领域中生物体之间的进化关系。至于网络安全视角，它发现了恶意软件基因的进化祖先。这种恶意软件分类方法包括恶意软件行为、攻击模式和网络中的连接资产。它可以根据相关性检测多种形式的恶意软件攻击。这项研究对 CPS 开发商、供应商和承包商、监管和管理公用事业运营的政府机构以及负责保护 CPS 的国家网络安全中心 (NCSC) 都有好处。
针对乌克兰组织的破坏性恶意软件 - CISA
要报告与本联合网络安全警告中发现的信息相关的可疑或犯罪活动，请联系您当地的 FBI 外地办事处 www.fbi.gov/contact-us/field-offices ，或联系 FBI 的 24/7 网络监视（CyWatch），电话 (855) 292-3937，或发送电子邮件至 CyWatch@fbi.gov 。请尽可能提供有关事件的以下信息：事件的日期、时间和地点；活动类型；受影响的人数；用于活动的设备类型；提交公司或组织的名称；以及指定的联系人。要请求与这些威胁相关的事件响应资源或技术援助，请联系 CISA，邮箱地址为 CISAServiceDesk@cisa.dhs.gov 。本文件标记为 TLP:WHITE。披露不受限制。当信息的滥用风险极小或没有可预见的风险时，信息来源可以使用 TLP:WHITE，并遵守适用的公开发布规则和程序。根据标准版权规则，TLP:WHITE 信息可以不受限制地分发。有关交通灯协议的更多信息，请参阅 https://www.cisa.gov/tlp 。TLP
恶意软件分析系列（MAS）：第10条| Linux
▪ERS_02：https：//exploitrersing.com/2024/01/01/01/03/exploiting-er-series-series-article-02/▪ERS_01：https：//exploitrersing.com/2023/2023/04/04/11/11/exploiting-reverite-reverities-reverite-revering-reversing-reversing-sereise/sies//for-9，9.9.9：9.9.9：9.9： https://exploitrersing.com/2025/01/01/08/malware-alysis-serics-serics-mas-article-09/▪Mas_8：https：//exploratireversing.com/2024/08/08/08/08/07/malware-ainlysis-ainlysis-ainlysis-ainlysis series-mas-Article-mas-article-mas_mas-08/▪ https://exploitrersing.com/2023/01/01/05/malware-alysis-ansisy-mas-article-7/▪MAS___6：https：//exploratireversing.com/2022/2022/11/11/11/11/11/11/24/malware-alysis-alsys-alsys-alsys-mas-article-article-6/▪mas_5：mas_5：mas_5：mas_5：mas_5： https://exploraintirersing.com/2022/09/14/malware-alysis-mas-article-5/▪MAS__4：https：//exploratireversing.com/2022/2022/05/05/12/malware-analysis-analysis-analysis-mas-article-mas-article-4/▪3：3：3：3：3：3：3：3：3：3：3：3：3：3：3：3： https://exploratireversing.com/2022/05/05/malware-alysis-serics-mas-article-3/▪MAS__2：https：//exploratireversing.com/2022/02/02/02/03/malware-malware-analysis-analysis-mas-Aralsy-mas-Artilectile-marticle-2/▪ https://exploitireversing.com/2021/12/03/malware-alysis-mas-article-1/