XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统漏洞
勒索软件威胁美国关键基础设施
摘要网络攻击的上升，尤其是勒索软件，对关键的美国基础设施构成了重大威胁，包括能源，医疗保健，政府和制造业。勒索软件攻击利用系统漏洞来加密生命文件，要求赎金释放。随着攻击者利用这些文件对组织和利益相关者的重要性，这些攻击的严重性正在升级，从而提高了议价能力。这项研究使用过去的研究和可靠的政府资料来源的二级数据调查了勒索软件的影响。关键发现表明，勒索软件攻击的持续增长是由于信息共享，人为错误不足和对数字工作流程的不断依赖而驱动的。组织通常会隐藏攻击，以避免声誉损害，阻碍协作防御。此外，人为错误是一个重要的脆弱性。该研究建议实施强大的信息共享系统和全面的员工培训，以减轻勒索软件攻击的频率和影响，从而确保关键部门的更好的准备和韧性。
出版信息 John, John Jacob, Arash Beiranvand 和 Paul Cuffe。“通过识别走廊对有向无环图中的节点进行聚类
摘要 — 本文提出了一种基于电网内现行功率流条件的节点聚类新方法。为此，首先，将网络的有功功率流状态建模为有向无环图。该有向图明确表示功率流向何处，这有助于监控和分析系统漏洞。有向无环图表示还可以轻松识别仅提供或吸收有功功率的总线：这些总线分别是纯源节点和纯汇节点。对系统中的每个节点应用迭代路径查找程序，以枚举供电的源节点和其将功率转发到的下游汇节点。然后应用新颖的聚类算法将共享同一组可达源节点和汇节点的节点分组在一起。首先提出这种新颖的聚类方法作为一种工具，通过更好地总结大型电网中的总功率流配置来提高控制室操作员的态势感知能力。所提出的方法应用于两个样本电网，并阐述了与河流系统的类比，将支流、分流和中央主流等概念应用于电网。
欺诈检测中的人工智能：彻底改变金融安全
人工智能 (AI) 通过在银行、保险和医疗保健等各个领域提供更准确、可扩展和自适应的系统，彻底改变了金融欺诈检测。本系统评价旨在评估基于 AI 的技术在检测金融欺诈方面的有效性，并确定其实施过程中面临的挑战和局限性。该研究系统地审查了来自主要数据库的同行评审文章，采用深度学习和机器学习等方法来评估 AI 驱动的欺诈检测系统的性能。研究结果表明，与传统的基于规则的系统相比，AI 显著提高了实时欺诈检测和对不断变化的欺诈模式的适应性。然而，道德问题、算法偏见、数据隐私问题和系统漏洞等挑战阻碍了广泛采用。此外，可扩展性问题阻碍了小型组织充分利用 AI 的潜力。总之，基于 AI 的欺诈检测系统为打击金融欺诈提供了一种变革性方法。然而，克服这些挑战需要关注数据质量、可解释的人工智能模型的开发以及加强网络安全措施。政策制定者和利益相关者必须合作创建更新的监管框架，以支持在欺诈检测中合乎道德地使用人工智能。
剖析MacOS勒索软件：比较分析和缓解策略
勒索软件仍然是网络安全景观中令人震惊的威胁，提出了需要创新解决方案的复杂挑战。随着勒索软件攻击的频率和复杂性的增加，了解这些恶意努力的动态对于开发有效的防御机制至关重要。此处提供的综合分析探讨了勒索软件活动的各个方面，尤其是其对MacOS环境的影响，这是Windows Systems不太常见的目标。通过检查攻击媒介，该研究突出了用户行为，系统漏洞的作用以及缺乏强大的网络安全措施，这是勒索软件违规的主要促进者。技术缓解策略，例如常规软件更新，严格的访问控件和高级威胁检测系统，以在挫败攻击方面的有效性评估。此外，研究研究了可以补充技术防御的政策措施和最佳实践，强调需要进行持续教育和战略响应计划。展望未来，研究为未来的研究提供了途径，包括人工智能在预测威胁建模中的潜力以及跨部门协作在增强集体安全姿势方面的重要性。这些见解不仅可以重新了解勒索软件防御的理解，而且还对面对不断发展的数字威胁的网络安全弹性提高了网络安全弹性。
GDPR 的规范力：以南亚国家数据保护法为例
摘要 对技术的依赖性不断增加，使国家安全成为 21 世纪关注的焦点。它给发展中国家和发达国家在应对网络威胁方面带来了许多挑战，并增加了与技术相关的固有风险因素。无法安全地保护数据可能会带来深远的灾难性后果。因此，制定国家、地区和全球数据保护政策和法规以惩罚那些不道德地使用技术和滥用技术系统漏洞的人至关重要。本研究论文旨在分析南亚地区受 GDPR 启发的法案，并确定它们是否适合开发全球层面的数据保护机制，因为亚洲国家比欧洲国家更加多样化。在此背景下，本文的目标是确定南亚地区受 GDPR 启发的法案，找出相似之处和差异，以及开发区域级数据保护机制的障碍，从而满足开发全球级机制的需要。这项研究本质上是定性的，考虑到这一点，研究人员对上述内容的先前研究论文、期刊文章、先前的调查报告和政府出版物进行了广泛的文献调查。考虑到调查结果，研究人员批判性地分析了文献综述中确定的重要参数。这项研究的主要发现表明，南亚地区的许多国家正在根据 GDPR 审查其当前的数据保护机制。最后，研究人员强调需要制定适当的数据保护机制，并认为，今后建立基于共识的区域机制将是适当且实用的方法，最终将能够制定持久的全球数据保护机制。
网络攻击的风险_核电站的 DICS - cissm | umd
摘要 针对核电站 (NPP) 的数字仪表和控制 (DI&C) 系统的网络攻击是一个严重的安全隐患。美国核管理委员会 (NRC) 要求所有核电站保护支持安全、安保和应急准备功能的关键数字资产，防止遭受网络攻击。1 国际自动化学会 (ISA) 和国际电工委员会 (IEC) 等其他标准机构也制定了针对包括 DI&C 在内的工业控制系统 (ICS) 网络安全的标准。2 出于对安全的担忧，监管机构、工厂运营商、信息技术 (IT) 和运营技术 (OT) 人员以及设备供应商等相关利益相关者有时不愿透露 DI&C 系统漏洞的技术细节。然而，由于某些类型的针对核电站的网络攻击可能会导致堆芯损坏或大量放射性物质释放，从而危害工厂、公众和行业，因此应评估潜在网络攻击的安全影响。安全与安保之间的这种鸿沟对专注于核电站网络安全的利益相关者来说是一个挑战。为了弥合这种安全与安保之间的鸿沟，本研究提出并展示了一种评估和解决破坏核电站 DI&C 系统一个或多个部分的网络事件的安全后果的方法。该方法以马里兰国际与安全研究中心 (CISSM) 开发的“以效果为中心”的网络风险评估框架为基础。它用于分析两次历史网络攻击和一个假设的攻击场景。由于重点是工厂安全，因此可以坦诚公开地讨论这些评估、评价和分析，以找到阻止特定网络攻击的最佳防御措施。
分布式网络基础设施和人工智能......
摘要 — 分布式网络基础设施和人工智能 (AI) 是变革性技术，将在未来社会和科学界发挥关键作用。物联网 (IoT) 应用程序包含大量连接设备，这些设备收集大量敏感信息（例如医疗、财务），这些信息通常通过 AI/机器学习 (ML) 算法在边缘或联合云系统进行分析，以做出关键决策（例如诊断）。确保数据收集、分析和决策过程的安全性、隐私性和可信度至关重要。然而，系统复杂性和增加的攻击面使这些应用程序容易受到系统漏洞、单点故障和各种网络攻击。此外，量子计算的进步加剧了安全和隐私挑战。也就是说，新兴的量子计算机可以打破提供网络安全服务、公钥基础设施和隐私增强技术的传统加密系统。因此，迫切需要新的网络安全范式来满足分布式网络基础设施的弹性、长期安全性和效率要求。在这项工作中，我们提出了一种分布式架构和网络安全框架的愿景，它以独特的方式协同安全计算、物理量子密钥分发 (PQKD)、NIST 后量子密码 (PQC) 工作和 AI/ML 算法，以实现抗违规、功能性和高效的网络安全服务。我们提案的核心是一个新的多方计算量子网络核心 (MPC-QNC)，它通过集成 PQKD 基础设施和硬件加速元素，实现快速且量子安全的分布式计算协议执行。我们通过在我们的 HDQPKI 和 TPQ-ML 框架中分别将 MPC-QNC 实例化为公钥基础设施 (PKI) 和联合 ML 来展示它的功能。 HDQPKI（据我们所知）是第一个混合分布式后量子 PKI，它利用 PQKD 和 NIST PQC 标准来提供最高级别的量子安全性，并具有针对主动对手的突破弹性。TPQ-ML 提出了一种后量子安全和隐私保护的联合 ML 基础设施。索引术语 — 网络基础设施；后量子安全；人工智能；机器学习；多方计算。
人为错误和公正文化 - 民航巡逻
“公正文化是指一种支持价值观的共享责任体系，组织对其设计的系统负责，并以公平公正的方式对 [成员] 的行为做出反应。反过来，[成员] 则对其选择的质量负责，并负责报告其错误和系统漏洞。” - Outcome Engenuity LLC (2012)。公正文化：管理人员培训。共同努力确保安全，为我们的会员提供健康安全的环境，并照顾好我们的设备。我们的准备、可靠性和声誉取决于信任的环境，在这种环境中，成员知道安全实践和行为是什么，它们对每个人的健康至关重要，以及我们所有人都必须对彼此负责，遵守我们的理想安全要求和流程——这被称为“公正文化”，它是 CAP 理想安全文化的重要组成部分。理想公正文化的特征包括：人们…… • 了解可接受和不可接受的行为。• 积极认可提出安全问题。• 充分配合安全审查，并知道他们将得到公平公正的对待。• 对真正疏忽、鲁莽的行为负责。关注行为 在查找和解决导致安全事件的因素时，并非所有行为都是平等的。通常，组织对安全事件的响应基于结果的严重性（或可能的严重性）。重大事故的处理比轻微的“小事故”更为积极。在理想的公正文化中，解决安全管理系统中的漏洞和任何不理想的人类行为应该是我们的主要关注点，而不仅仅是结果的严重性。在 CAP 等安全系统中思考人类行为的一种方式是从人为错误、高风险行为和鲁莽行为的角度来思考。以下这些术语的描述来自安全用药研究所（人为错误、高风险行为和鲁莽行为之间的差异是公正文化的关键 | 安全用药实践研究所 (ismp.org)）。人为错误是由于我们感知、思考和行为方式的局限性而导致的无意行为或不作为。这不是行为选择 - 我们没有选择犯错，但我们都会犯错。高风险行为不同于人为错误。鲁莽行为是有意识地忽视重大且不合理的风险。如果没有充足的睡眠，人类它们是个人在忽视与选择相关的可能的安全损失或错误地认为风险微不足道或合理时做出的行为选择。个人……了解他们正在承担的风险并明白这是巨大的。人为错误 在人为错误的情况下，可能导致不安全结果的因素源于与压力、疲劳、分心等相关的人为局限性。例如，睡眠不足是导致工作场所错误的重要因素。
Arista Networks 2023 年年度报告 - StockLight
这些前瞻性陈述包括但不限于有关以下内容的陈述：• 我们保持足够的收入增长率和未来财务表现的能力，包括我们对收入、收入成本、毛利或毛利率和运营费用的预期；• 我们相信网络市场正在迅速发展并具有巨大的潜在增长机会；• 我们的业务计划和有效管理增长的能力；• 我们扩大在网络行业的领导地位以及开发新产品和将业务扩展到新市场（如校园工作区、企业数据中心和安全市场）的能力；• 我们满足网络解决方案要求并成功预测技术变化和市场需求、创新新产品、快速开发新功能和应用程序并及时将其推向市场的能力；• 尽管供应链延迟、无法获得关键商品或技术，或影响我们制造商或其供应商的地缘政治事件（例如最近的美国贸易战或全球冠状病毒（“COVID-19”）大流行的影响），我们仍能履行最终客户的订单； • 我们整合近期和未来收购并实现其效益的能力； • 与辩护知识产权侵权和其他索赔相关的成本以及此类纠纷的潜在结果，例如“法律诉讼”中讨论的任何索赔； • 我们留住和增加对现有客户的销售以及吸引新终端客户（包括大型终端客户）的能力； • 我们在国内外扩展业务的能力； • 市场竞争加剧的影响以及我们有效竞争的能力； • 终端客户的预算周期和采购习惯，包括可能因批量折扣而获得较低定价条款或可能选择根据特定网络角色或项目将分配重新分配给多个供应商的大型终端客户； • 我们大型终端客户的增长和购买模式，其中大宗采购可能会或可能不会在某些季度发生，或者可能会推迟到未来几个季度或由于其资本支出预测的调整而取消； • 终端客户推迟或取消订单、保修退货或延迟接受我们的产品； • 我们进一步渗透现有客户群并销售更复杂、性能更高的产品配置的能力；• 我们相信，增加渠道杠杆将扩大和改善我们与广大客户的互动；• 我们计划继续扩大销售队伍、营销活动和与渠道的关系，技术和系统级合作伙伴；• 我们扩大运营和制造能力的能力；• 我们投资于研发的计划；• 我们及时有效地扩大和调整现有技术的能力；• 我们的客户在使用我们的产品和服务时所实现的益处，包括更低的总体拥有成本；• 我们发现网络安全系统漏洞或其他安全漏洞的能力；• 季节性和周期性趋势对我们经营业绩的影响；• 我们对与第三方关系的期望；• 吸引和留住合格员工和关键人员；• 我们维护、保护和提升我们品牌和知识产权的能力；• 经济和行业趋势；• 编制财务报表时使用的估计和估计方法；• 我们普通股的未来交易价格；• 我们相信我们已经为不确定的税收状况留足了准备金；• 给美国和其他经济体带来不稳定的全球经济和政治条件；• 全球和国内税收改革的影响；• 美国对其他国家商品征收的关税以及其他国家对美国商品征收的关税的影响；
Arista Networks 2023 年年度报告 - StockLight
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