XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System攻击
攻击报告 - 威胁警告
据观察，Nodaria 组织自 2021 年 3 月以来一直活跃，主要针对乌克兰的实体。在最近的攻击中，该组织使用了一种名为 Graphiron 的新恶意软件，它由两个组件组成：下载程序和有效负载。下载程序具有硬编码的命令和控制服务器地址。激活后，下载程序会扫描安全软件和恶意软件分析程序，如果没有找到，则下载数据窃取组件。
用AI进行黑客攻击：
关于人工智力（尤其是大型语言模型（LLM）和其他生成AI系统）是否可以成为恶意黑客攻击的工具与正在进行的对话和政策框架相关，这些工具与寻求管理人工智能领域的创新风险的风险有关。本报告将LLM的现有功能映射到网络攻击生命周期的阶段，以分析这些系统是否以及如何改变进攻性网络景观。在这样做时，它可以在生成人工智能（GAI）的角色之间进行差异，这些生成性人工智能（GAI）可以帮助较少成熟的参与者进入空间或扩大其活动 - 有能力增加网络犯罪等机会性活动的整体数量，例如那些可以增强诸如国家攻击威胁的恶意实体的能力的机会，例如，诸如国家的邪恶实体的能力。使用有关研究论文和书面账户研究GAI模型对相关任务或活动的效用，研究了网络攻击生命周期的每个阶段。这项研究得到了2023年6月进行的一项新型实验的发现，该发现旨在使用Chatgpt或搜索引擎和现有在线资源的帮助，命令参与者具有不同数量的技术或黑客攻击体验，以完成网络战争游戏。
安全要求、攻击及应对措施
由于技术革命、信息的广泛传播和事件的出现，物联网 (IoT) 有可能对增长产生重大影响。智能住宅、城市中心和教育系统都是智能的形式。物联网引起了研究人员的极大关注，他们声称这项技术将在决定互联网的未来方面发挥关键作用，根据思科公司的报告，在这种情况下，智能校园的概念是指建立一个持久且互联的环境，以增强学习、效率和整体生活体验。与其他智能环境类似，智能校园容易受到各种风险和威胁的影响，这种情况带来了重要的安全相关挑战，这些挑战会影响校园的发展。本文通过强调所使用的主要应用和技术，概述了智能校园。它提供了与智能校园相关的主要安全问题的检查和评估，根据其各自的类型和重要性级别进行分类，并确定了安全要求、当前威胁和攻击以及架构解决方案和预防安全漏洞方面的最新技术。
网络攻击和公众舆论：...
抽象是在网络安全事件中 - 公众舆论问题。但是，选民如何在歧义笼罩的网络攻击后形成意见？人们如何解释网络空间固有的不确定性以在攻击后伪造偏好？本文试图通过引入不确定性阈值机制来回答这些问题，以预测公众在网络攻击后支持经济，外交或军事回应所需的归因确定性水平。使用与2,025名受访者的离散选择实验设计，我们发现较低的归因确定性与对报复的支持较少有关，但是这种机制取决于攻击者和党派身份的可疑身份。外交盟友拥有善意的储备，可以放大不确定性的影响，而竞争对手的疑问则不太频繁。我们证明，不确定性鼓励使用认知模式克服歧义，并且人们落在了对袭击背后的可疑国家的先前且政治指导的观点之上。如果通常将围绕网络攻击的歧义作为运营和战略性关注，则本文将注意力的重点转移到人类层面上，并将大众公众定位为在网络冲突中被遗忘但重要的政党。
电子书 - 保护您的攻击表面
处理入站和其他基于网络的互联网威胁传统上涉及手动缝合一套不断扩展的安全领域的传统和孤立的工具（例如，电子邮件安全性，应用程序安全性，数据安全性，威胁智能）。这可能会导致安全差距和不可持续的资源水平，以跟上昨天的威胁和优先事项。
基准对学习错误的攻击
1.3配置Windows使用FIPS批准的加密算法，有两种方法可以为CryptogrPahic Primitives库启用FIPS批准的模式。首先是使用FIPS本地/组安全策略设置或移动设备管理（MDM）为加密原始图库启用FIPS批准的模式。Windows操作系统提供了一个组（或本地）安全策略设置，“系统密码学：使用符合FIPS的算法进行加密，哈希和签名”。启用加密原语库启用FIPS批准模式的第二种方法是将以下注册表密钥设置为1：HKLM \ System \ CurrentControlset \ Control \ control \ lsa \ fipsalgorithmpolicy \ ste。当此注册表密钥存在并设置为1时，CryptoGaphic Primitives库中的自从库将按照FIPS 140-2实施指导第9.11节运行，并且该模块将处于FIPS批准的模式。除了这些方法外，还请咨询MDM文档以获取有关如何启用FIPS-批准模式的信息。策略CSP-密码学包括设置允许Fipsalgorithmpolicy。更改为批准的模式安全策略设置，直到重新启动计算机后才生效。
网络攻击对供应链的威胁
Sylwia Konecka 1 , Zbigniew Bentyn 2 摘要：目的：本研究旨在调查如何识别和评估供应链中的网络威胁，特别关注评估威胁图作为此目的工具的效用。设计/方法/方法：本研究定义和分类各种类型的网络攻击，并提供现实世界供应链中断的例子。使用 Web of Science (WoS) 数据库进行了文献计量分析，重点关注过去五年的开放获取材料。搜索包括术语“供应链”、“威胁”、“网络”和“网络攻击”。此外，还审查了来自 Statista 的二手数据，并利用 Check Point 的 ThreatMap 进行了一项试点研究。结果：研究表明，网络攻击对供应链构成了重大威胁，但管理和经济学领域对这一主题的研究有限。研究结果强调了在了解哪些国家和行业最容易受到攻击以及攻击类型的频率方面存在差距。分析还发现威胁地图数据存在差异，表明这些工具可能无法提供实际攻击事件的全面视图。实际意义：这项研究强调了开发实时数据工具来跟踪网络威胁的重要性。它还表明，医疗保健和政府部门特别容易受到网络攻击，未来的研究应该研究人工智能在增强供应链安全方面的作用。原创性/价值：这项研究发现了现有供应链网络威胁研究中的差距，特别是受影响最严重的行业和国家。它还深入了解了威胁地图的局限性以及需要结合管理、经济学和计算机科学的跨学科方法，以确保供应链的弹性。关键词：供应链、网络威胁、网络攻击、漏洞、威胁地图、工业 5.0、数字化、文献计量分析。JEL 分类：M15、L20、O33。论文类型：研究文章。致谢：本出版物由波兹南经济大学“供应链管理中的创新和现代信息技术”项目资助。
基于...的 DDoS 攻击机器学习检测
图 2 显示了具有相同 Hurst 值和不同系数值 k 的两个模型流量实现。两个实现具有相同的平均值，但突发程度不同：上面的实现的最大突发值高达 80，下面的实现的最大值高达 200。为了模拟攻击实现，使用了 [28] 中详细描述的数据集。这项工作介绍了收集 SNMP-MIB 真实统计数据的机制及其用法。进行了真实的实验，其中有六种类型的 DoS 攻击和暴力攻击。流量数据是从 SNMP 代理收集的。数据集包含 4998 条记录，其中每条记录包含 34 个 MIB 变量，这些变量被分为相应的组，即：接口、IP、TCP 和 ICMP。图 3 显示了一些用于模拟攻击流量的攻击实现。