XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System漏洞
光子综合电路（图片）是否安全？一眼图片中的安全漏洞
硅光子学（SIPH）正在驱动几个应用领域，从而使高性能计算系统中的超快速芯片尺度通信到人工智能（AI）硬件加速器中的能效计算[1]。一个集成SIPH的系统需要采用光子和电子子系统之间的接口，这可能导致几乎没有探索的新的和不可避免的安全漏洞。已经提出了一些方法，以通过采用安全性增强技术[2]，[3]来解决光电系统中的潜在安全漏洞，或者通过提供专门的硬件块来创建加密种子[4]。但是，它们缺乏光电系统中的弹性和易于部署。本文提出了一个框架，以增强光电系统中的硬件安全性。我们的解决方案利用光刻过程的独特特征来从SIPH子系统中创建独特的加密密钥，而无需专用的SIPH块（即使用架构中的SIPH节点）。此外，我们提供了一个在线入侵检测系统（IDS）以进行攻击检测。在不同的攻击场景下获得的仿真结果，并靶向光电结构（例如，光子AI加速器）显示了100％检测到的测试用例。增强的节点调整提高了光学信号完整性。
有关减轻风险和漏洞的方法的建议...
解决欧盟食品供应链中的风险和脆弱性需要一种全面，横向和协作的方法。以下概述的建议以广泛的政府和整个社会方式向政策制定者和利益相关者介绍，以便更好地预测和减轻食品供应链的风险和脆弱性。他们强调了适应性和协作的重要性，并加深了欧盟食品供应链中风险和脆弱性的了解和增强的监测。因此，EFSCM回忆起食品部门与所有其他经济部门之间的互连，以确保欧洲粮食安全，并鼓励利益相关者考虑针对其自己的战略计划，危机准备和管理的建议建议。
使用机器学习的Web漏洞扫描仪
信息技术的进步经常迫使用户就安全性和隐私做出困难而重要的决定。在面对隐私和信息安全之间的权衡，决策的障碍以及克服这些障碍的策略时，一项不断扩大的研究研究了人们的决定。在本文中给出了有关隐私和安全决策的文献的跨学科评估。它专注于通过通过家长式干预措施轻轻地指导用户做出更好决策来支持人们的隐私和安全决定的研究。本文概述了主要的道德，设计和研究挑战，以及这些干预措施及其缺点的可能优势。3）启动和警告不能有效防止社会工程攻击。
riotfuzzer：伴侣应用程序辅助远程模糊，以检测物联网设备中的漏洞
由于物联网（IoT）系统的体系结构和外围设备的多样性，BlackBox Fuzzing脱颖而出是发现IoT设备漏洞的主要选择。现有的黑盒模糊工具通常依靠伴侣应用来生成有效的模糊数据包。但是，现有方法在依靠基于云的通信的模糊设备方面遇到了绕过云服务器端验证的挑战。此外，他们倾向于将精力集中在Android Companion应用程序中的Java组件上，从而限制了它们在评估非java组件（例如基于JavaScript的Mini-Apps）方面的有效性。在本文中，我们介绍了一种新颖的黑盒模糊方法，名为Riot-Fuzzer，旨在借助伴侣应用程序远程发现物联网设备的脆弱性，尤其是那些由JavaScript基于JavaScript的Mini-Mini-Apps功能启用的全合一应用程序启动的应用程序。我们的方法利用基于文档的控制命令提取，用于突变点识别的混合分析和侧向通道引导的模糊来有效解决模糊IoT设备的挑战。我们将Riotfuzzer应用于突出平台上的27个物联网，并发现了11个漏洞。所有这些都得到了相应的供应商的认可。8已由供应商确认，并已分配4个CVE ID。我们的实验结果还表明，侧通道引导的模糊可以显着提高发送到IoT设备的模糊数据包的效率，平均增加76.62％，最大增加362.62％。
b'we提出了一个以福利为中心的博览会加强学习环境，在该环境中，代理商享受一组受益人的矢量值得奖励。给定的福利函数W（\ xc2 \ xb7），任务是选择一个策略\ xcb \ x86 \ xcf \ x80，该策略大约优化了其价值函数的福利，从start s state s 0，即\ xcf \ x80 w v \ xcf \ x80 1（s 0），v \ xcf \ x80 2（s 0），。 。 。 ，v \ xcf \ x80 g（S 0）。我们发现，福利 - 最佳政策是随机的，依赖于起始国家的。个人行动是错误是否取决于政策，因此错误的界限，后悔分析和PAC-MDP学习不会容易概括为我们的环境。我们开发了对抗性的KWIK（KWIK-AF）学习模型，其中在每个时间步长，代理要么采取勘探行动或输出剥削策略，因此勘探行动的数量是有限的，并且每个剥削策略都是\ xce \ XCE \ xb5-welfare-welfare-welfare Optim。最后，我们将PAC-MDP减少到Kwik-AF，介绍公平的显式探索漏洞利用者（E 4）学习者，并证明它可以学习Kwik-Af学习。
b'we提出了一个以福利为中心的博览会加强学习环境，在该环境中，代理商享受一组受益人的矢量值得奖励。给定福利函数W（\ xc2 \ xb7），任务是选择一个策略\ xcb \ x86 \ xcf \ x80，该策略大约优化了从start state s 0，即\ xcb \ xcb \ x86 \ xcf \ xcf \ xcf \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ xmax \ xcf \ x80 w v \ xcf \ x80 1（s 0），v \ xcf \ x80 2（s 0），。。。，v \ xcf \ x80 g（s 0）。我们发现，福利最佳政策是随机的，依赖起始国家的。单个行动是错误是否取决于策略，因此错误的界限，遗憾分析和PAC-MDP学习不会容易概括为我们的设置。我们开发了对抗性的KWIK（KWIK-AF）学习模型，其中在每个时间步中，代理要么采取勘探行动或输出剥削策略，因此勘探行动的数量是有限的，并且每个利用策略都是\ xce \ xce \ xb5-Welfelfare-welfelfare-Wertal的最佳。最后，我们将PAC-MDP减少到Kwik-af，引入公平的显式探索漏洞利用者（E 4）学习者，并证明其Kwik-af学习了。
漏洞策略附加信息
了解客户对服务质量的满意度 我们审查了从客户、利益相关者和 CCW 收到的一系列反馈。我们发现这些反馈可以帮助我们专注于改进领域以及客户在获取服务时遇到的障碍。这些反馈包括：- 对我们优先服务登记册上的 250 名客户和我们可负担计划上的 250 名客户进行季度调查。我们询问客户的满意度以及如何改进服务。我们倾听客户反馈并从中学习。这包括客户在与我们联系后要求的反馈、我们的一线代理从与客户和投诉的对话中学到的知识。对于所有书面投诉，都会完成根本原因分析，并制定改进服务的行动计划。我们还分享和审查 CCW/Ofwat 发布的所有与事件相关的研究，以便我们能够继续从他人和我们自己的经验中学习，并寻求采用任何可以补充我们流程/方法的确定方法，特别是针对供应中断等问题，但要涵盖整个事件范围。
草案的漏洞策略服务
代表独立挑战小组的独立挑战小组的反馈，我想非常赞扬这种“脆弱性策略 - 为所有人服务”。这项工作代表了所有最需要自来水公司帮助的客户的重大积极转变。它的设计经过深思熟虑，对从广泛的研究和数据中获得的见解进行了彻底的关注。支持在经济脆弱情况下详细介绍的支持的全面性质令人印象深刻。我们很高兴看到，按照CCWater的雄心勃勃的目标，完全消除水贫困的承诺受到了重视。公司在非金融脆弱的情况下为客户提供支持的方法都有同样的改善。优先服务登记册的精确细分特别值得注意，并证明了确认脆弱客户可能会遇到的各种不同情况的决心。这个精心量身定制的计划具有明显的潜力，可以在最需要的地方和最适合每个家庭的方式产生有意义的差异。我们期待在交付此策略时与公司进行的进一步讨论。
漏洞策略
• 为有需要的人提供包容性服务和额外支持，帮助我们的客户在自己的家中过上独立的生活，并在我们提供服务时降低受到伤害的风险。 • 不断改进我们的包容性服务方法，为需要额外帮助的人提供帮助。 • 到 2030 年，将我们的优先服务登记册 (PSR) 扩大到符合条件人口的 75%，达到 120 万户，并将定制方案的数量增加 30%。 • 通过数据共享和社区活动相结合的方式吸引那些代表性不足的人。通过分析数据来识别代表性不足的客户，并与第三方组织合作，我们将确保我们的方案能够惠及那些由于语言和文化等障碍而不知道可以帮助他们的支持的人。 • 继续与第三部门组织合作，并与 CCW 协商，以告知我们的方案并扩大我们服务的覆盖范围。 • 符合 Ofwat 在《漏洞指南》中提出的期望，该指南是我们以客户为中心的许可条件的基础。
发现自动漏洞检测机器学习的限制
自动脆弱性检测（ML4VD）机器学习的抽象最新结果非常有前途。仅给出函数F的源代码，ML4VD技术可以决定F是否包含具有高达70％精度的安全漏洞。但是，正如我们自己的实验中明显的那样，相同表现的模型无法区分包含漏洞和漏洞修补的功能的功能。因此，我们如何解释这一矛盾，以及如何改善评估ML4VD技术的方式以更好地了解其实际功能？在本文中，我们确定对无关的特征和分布外概括的过度拟合是两个问题，这不是通过评估ML4VD技术的传统方法来捕获的。作为一种补救措施，我们提出了一种新型的基准标记方法，以帮助研究人员更好地评估ML4VD技术的真正能力和限制。具体说明，我们建议（i）根据我们的交叉验证算法来增强培训和验证数据集，其中在训练集或测试集的增强过程中，应用语义保留转换，以及（ii）用code spippets进行了漏洞的测试集，以增强漏洞的测试集。使用六种ML4VD技术和两个数据集，我们发现（a）最先进的模型非常适合无关的功能，以预测测试数据中的脆弱性，（b）数据增强所获得的性能并不能超出培训期间的特定增强功能，并且（CART）无法将其范围固定在（CART-CART ML4VD TECHENIQUES上）。
LLM代理团队可以利用零日漏洞
LLM代理已经变得越来越复杂，尤其是在网络安全领域。研究人员表明，LLM代理可以在描述脆弱性和玩具捕获问题问题时利用现实世界的漏洞。但是，这些代理商在代理商提前未知的现实漏洞（零日漏洞）上仍然表现较差。在这项工作中，我们表明LLM代理团队可以利用现实世界中的零日漏洞。以前的代理商在单独使用时努力探索许多不同的漏洞和远程计划。为了解决此问题，我们介绍了HPTSA，这是一种具有可以推出子代理的计划代理的代理系统。计划代理探索系统，并确定在尝试不同的漏洞时要调用哪些子代理，从而解决长期计划问题。我们构建了15个现实世界漏洞的基准，并表明我们的代理团队在先前的工作中提高了高达4.5倍。