XiaoMi-AI文件搜索系统
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网络平台和系统 (CPS) 产品经理
2022 年 11 月 9 日 —（恶意软件）。• 事后评估和解决。• 追溯到源解决方案和遏制解决方案。大数据平台（Gabriel Nimbus）。防御...
kpmg网络威胁情报平台
lumma窃取器是通过网络钓鱼电子邮件，恶意广告，剥削套件，折磨YouTube视频促进破解软件的折磨，以及最近通过伪造的Captcha页面。这些CAPTCHA页面欺骗用户单击它们，运行下载恶意软件的基本64编码的PowerShell脚本。PowerShell脚本使用了一个受信任的Windows实用程序MSHTA.EXE，下载并执行包含Lumma有效载荷的JavaScript。有效载荷是通过混淆的脚本，下载的存档文件执行的，并将恶意代码注入合法应用程序。为了逃避防病毒检测，诸如“ killing.bat”之类的脚本用于通过扫描防病毒过程来识别和禁用安全软件。在数据盗窃过程中，浏览器存储的凭据，cookie，加密货币钱包信息，2FA令牌以及带有“种子”，“ Pass”或“ Wallet”之类的关键字的文件。被盗数据通过用于C2通信的加密HTTPS连接传输到攻击者控制的服务器，通常托管在“ .shop”域或CDN上。隐形策略包括扫描VMS和调试工具，将恶意活动隐藏在背景过程中，并使用受信任的系统工具避免检测。
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3 请参阅 CPI，2024 年 2 月 18 日。网址：https://www.pymnts.com/cpi_posts/privacy-advocates-urge- european-regulators-to-oppose-metas-no-ads-subscription-model/ 4 接触者追踪应用程序使用个人的手机或其他移动设备来追踪个人，并提醒他们是否与在一定时间段内 COVID-19 检测呈阳性的人有过接触。
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† 同等贡献。*1760 Haygood Dr NE，亚特兰大，佐治亚州，美国。电子邮件：chethan [at] gatech.edu。简介：闭环实验是脑机接口 (BCI) 研究的关键组成部分。人工神经网络 (ANN) 是用于建模和解码神经活动的最先进的工具，但将其部署到闭环实验中却具有挑战性。研究人员需要一个框架，该框架既支持用于运行 ANN 的高级编程语言（例如 Python 和 Julia），又支持对低延迟数据采集和处理至关重要的语言（例如 C 和 C++）。为了满足这些需求，我们推出了 BRAND 实时异步神经解码系统 (BRAND)。材料、方法和结果：BRAND 可以在几乎任何标准 Linux 计算机上运行，并且由称为节点的进程组成，它们通过图中的数据流相互通信。BRAND 支持微秒精度的可靠实时执行，使其成为闭环神经科学和神经工程应用的理想平台。 BRAND 使用 Redis [1] 在节点之间发送数据，从而实现快速的进程间通信 (IPC)、对 54 种编程语言的支持以及跨多台计算机的分布式处理。开发人员只需进行极少的实施更改，即可在 BRAND 中无缝部署现有的 ANN 模型。在初步测试中，BRAND 在发送大量数据（1024 个通道的 30 kHz 模拟神经数据，以 1 毫秒的块为单位）时实现了快速的 IPC 延迟（<500 微秒）。BCI 控制通过一个图表进行测试，该图表通过以太网接收 30 kHz 微电极阵列电压记录，过滤和阈值化输入以获取尖峰，将尖峰分成 10 毫秒的箱体，应用解码模型，并更新光标在显示屏上的位置。在系统的初步演示中，BrainGate2 临床试验 (NCT00912041) 的参与者 T11 在径向 8 中心向外光标控制任务中实现了 2.84 ± 0.83 秒（53 次试验）的目标获取时间，其中 30 kHz 信号处理、线性解码、任务控制和图形均在 BRAND 中执行。未来的实验将结合 ANN；为了对 ANN 延迟进行基准测试，我们运行了基于 PyTorch 的循环神经网络解码器（10 个隐藏单元、30 个箱输入序列）并测量了延迟（N = 30,000 个数据包）。对于此配置，从信号输入到解码器预测的端到端延迟始终小于 2 毫秒（图 1）。我们还验证了 BRAND 可以实时运行两种流行的神经群体动态模型——通过动态系统进行潜在因子分析 (LFADS) [2] 和神经数据转换器 (NDT) [3]，使用其原始的 Tensorflow 和 PyTorch 实现，每 10 毫秒箱（256 通道数据）的延迟低于 6 毫秒。讨论：BRAND 支持低延迟 ANN 推理，同时提供与闭环 BCI 研究所需的数据采集、信号处理和任务代码的无缝集成。意义：BRAND 凭借其模块化设计和广泛的语言支持，简化了将计算模型从离线分析转换为闭环实验的过程，利用 ANN 的强大功能来改善多种环境下的 BCI 控制。致谢：这项工作得到了埃默里神经调节和技术创新中心 (ENTICe)、NSF NCS 1835364、DARPA PA-18-02-04-INI-FP-021、NIH Eunice Kennedy Shriver NICHD K12HD073945、NIH-NINDS/OD DP2NS127291、阿尔弗雷德 P.斯隆基金会、Burroughs Wellcome 基金会、作为西蒙斯-埃默里国际运动控制 (CP) 联盟一部分的西蒙斯基金会、NIH NINDS NS053603、NS074044 (LEM)、NIH NIBIB T32EB025816 (YHA)、NIH-NIDCD U01DC017844 和退伍军人事务部康复研究与发展服务 A2295R (LRH) 的支持。参考文献：[1] Redis https://redis.io/ 。[2] Pandarinath 等人，2018 年，Nat Methods doi：10.1038/s41592-018-0109-9。[3] Ye 和 Pandarinath，2021 年，神经元行为数据分析理论 doi：10.1101/2021.01.16。42695。
NVIDIA BLUEFIEL-3网络平台用户指南
NVIDIA®Bluefield®-3网络平台旨在加速数据中心基础架构工作负载，并引入加速计算和AI的时代。BlueField-3支持以太网和Infiniband连接，提供每秒400千兆位的速度（GB/s）。它将强大的计算与用于网络，存储和网络安全的软件定义的硬件加速器相结合 - 可以通过NVIDIA DOCA™软件框架完全编程。利用平台的强大功能，蓝场数据处理单元（DPU）和Bluefield Supernics彻底改变了传统的计算环境，将它们转变为适合任何规模的任何工作量的安全，高性能，高效，可持续的数据中心。
揭开平台网络弹性的神秘面纱
提高平台网络弹性。这些模型平衡了对攻击媒介的了解和 Resilience-in-Depth™ 控制。平台网络攻击模型 (PCAM) 提供了一种多尺度构造，用于识别、描述和理解与其操作环境中的平台系统相关的网络攻击。相应的平台网络防御模型 (PCDM) 确定了响应和恢复高可能性、高严重性网络攻击所需的弹性控制。这些分析模型为 RMF 的构建提供了基础，并指导了平台系统相关网络弹性功能的实施。我们在本文中总结了开发 PCAM 和 PCDM 模型的简化流程，并提出了实施平台网络弹性的后续步骤的建议。
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3 请参阅 CPI，2024 年 2 月 18 日。网址：https://www.pymnts.com/cpi_posts/privacy-advocates-urge- european-regulators-to-oppose-metas-no-ads-subscription-model/ 4 接触者追踪应用程序使用个人的手机或其他移动设备来追踪个人，并提醒他们是否与在一定时间段内 COVID-19 检测呈阳性的人有过接触。
社交媒体平台网络犯罪及其挑战
摘要-社交媒体是一种既能建设又能破坏的武器。通过见证这些平台大规模产生的影响力，人们可以明显看出当前社交媒体平台的真正威力。它在日常生活中发挥着重要作用。由于它能够让人们与亲朋好友建立联系，因此越来越受欢迎，为全世界分享照片、感受、视频铺平了道路，而这些都具有很高的安全隐患。然而，大多数社交媒体用户并不知道各自账户的底层安全级别，包括在存在危险情况时必须考虑这些社交媒体的哪些功能。因此，这将有助于警方识别会制造更多犯罪的人。这些结果将有助于警方缩小对罪犯的搜索范围，以便更好地进行监视。警方在监控社交媒体时必须关注具有这些因素的人。
基于人工智能的自动化移动网络管理集成平台
RAN 调试和故障排除产品是一种先进且易于使用的工具，可用于深入检查无线电网络，具有根本原因分析功能和开环优化功能，让您可以有效地可视化和管理网络。该产品利用性能管理指标并检查配置冲突以管理故障排除模块的切换操作。高级地图功能通过主题着色、过滤、邻居可视化、定时提前可视化、kml 导入、街景和站点调查数据浏览功能提供更快的根本原因分析。