XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System重播
观看此空间：通过弹性发射器指纹确保卫星通信
由于廉价现成的无线电硬件的可用性增加，对卫星地面系统的信号欺骗和重播攻击变得比以往任何时候都更容易获得。对于旧系统来说，这尤其是一个问题，其中许多系统没有提供加密安全性，并且无法修补以支持新的安全措施。因此，在本文中，我们在卫星系统的背景下探索无线电发射机指纹。我们介绍了SATIQ系统，提出了新的技术，以使用发射器硬件的特征来验证传输，这些硬件在下行的无线电信号上表示为损伤。我们以高样本速率指纹识别的方式观察，使设备的指纹难以伪造而没有类似的高样本速率传输硬件，从而增加了欺骗和重播攻击所需的预算。我们还通过高水平的大气噪声和多径散射来检查这种方法的难度，并分析了该问题的潜在解决方案。我们专注于虹膜卫星星座，为此，我们以25 ms / s的采样速率收集了1 705 202条消息。我们使用这些数据来训练由自动编码器与暹罗神经网络相结合的指纹模型，从而使模型能够学习保留识别信息的消息头的有效编码。我们通过使用软件定义的无线电重新启动消息来证明指纹系统的鲁棒性，达到0的错误率为0。120，ROC AUC为0。946。最后，我们通过引入培训和测试数据之间的时间差距，及其可扩展性来分析其稳定性，并通过引入以前从未有过的新变送器来分析其稳定性。我们得出的结论是，我们的技术对于构建随着时间的推移稳定的指纹系统非常有用，可以与新的发射机无需再培训即可立即使用，并通过提高所需的攻击预算来提供稳健性，以防止欺骗和重播攻击。
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由于廉价现成的无线电硬件的可用性增加，对卫星地面系统的信号欺骗和重播攻击变得比以往任何时候都更容易获得。对于旧系统来说，这尤其是一个问题，其中许多系统没有提供加密安全性，并且无法修补以支持新的安全措施。因此，在本文中，我们在卫星系统的背景下探索无线电发射机指纹。我们介绍了SATIQ系统，提出了新的技术，以使用发射器硬件的特征来验证传输，这些硬件在下行的无线电信号上表示为损伤。我们以高样本速率指纹识别的方式观察，使设备的指纹难以伪造而没有类似的高样本速率传输硬件，从而增加了欺骗和重播攻击所需的预算。我们还通过高水平的大气噪声和多径散射来检查这种方法的难度，并分析了该问题的潜在解决方案。我们专注于虹膜卫星星座，为此，我们以25 ms / s的采样速率收集了1 705 202条消息。我们使用这些数据来训练由自动编码器与暹罗神经网络相结合的指纹模型，从而使模型能够学习保留识别信息的消息头的有效编码。我们通过使用软件定义的无线电重新启动消息来证明指纹系统的鲁棒性，达到0的错误率为0。120，ROC AUC为0。946。最后，我们通过引入培训和测试数据之间的时间差距，及其可扩展性来分析其稳定性，并通过引入以前从未有过的新变送器来分析其稳定性。我们得出的结论是，我们的技术对于构建随着时间的推移稳定的指纹系统非常有用，可以与新的发射机无需再培训即可立即使用，并通过提高所需的攻击预算来提供稳健性，以防止欺骗和重播攻击。
CYSAT 2023 利用太空攻击研究与战术入侵航天器
攻击者在地面站执行中间人攻击，他们在 UDP 流量中记录命令数据包 [REC-0005 ， RD-0005.01]，以便重播给航天器 [EX-0001.01]。在此示例中，UDP 模仿射频链路。可以通过 RF 信号嗅探 [REC-0005.01，IA-0008.01] 和 UDP 捕获来实施相同的攻击。从航天器的角度来看，飞行软件会处理流量，无论流量是否被编码为射频信号然后在航天器上解码。收到命令后，航天器飞行软件会通过将命令计数器数据下行链路到地面来响应，表明已收到命令 [EXF-0003.02]。在这种情况下，攻击者在地面站收集命令 [EXF-0003.01、EXF-0007]，然后迅速将流量重播到航天器 [EX-0001.01]，从而导致飞行软件再次重新处理命令 [EX-0001]。这将在下行链路命令计数器中可见 [REC-0005.02、EXF-0003.02]，除非地面操作员正在监控特定的遥测点，否则这种攻击很可能不会被注意到。如果重播的命令被视为关键命令，如启动推进器，那么可能会对航天器造成更严重的影响 [IMP-0002、IMP-0004、IMP-0005]。
FLIGHTLENS® PLAYER 1.4 - L3Harris
FlightLens Player 现在配备了集成的数字视频录像机 (DVR)，具有即时重播/暂停/倒带功能，可在实时任务期间或查看存档视频时控制关键视频情报。实时或存档视频转换（转码）和分发（录制、转发或重新流式传输）提供了控制带宽和管理向指挥/控制或其他受众分发的能力。快照标记、注释和传输工具有助于在任务期间清晰地传达视觉信息。
![arxiv：2501.11140v1 [CS.CV] 2025年1月19日](/simg/c\c5b934f5cf4e2d523434ef770236f70a6e5bcd53.webp)
arxiv：2501.11140v1 [CS.CV] 2025年1月19日
摘要。能够创建现实培养基的生成AI模型的快速发展导致需要分类器，这些分类器可以从事真正的和人工生成的图像。当这些分类器遇到来自训练数据中未表示的生成模型的图像时，出现了一个重大的挑战，通常导致性能下降。一种典型的方法是通过新生成模型的图像定期更新分类器的培训数据，然后在更新的数据集中重新训练分类器。但是，在某些现实情况下，存储，计算或隐私约束使这种方法变得不切实际。此外，可能需要在安全应用程序中使用的模型快速适应。在这种情况下，持续的学习提供了有希望的变更本地，因为可以在不在临时数据集中进行重新训练而更新分类器。在本文中，我们介绍了一个名为Clofai的新数据集（在假和真实的图像上持续学习），该数据集采用了域内信息图像分类问题的形式。此外，我们展示了该数据集作为评估持续学习方法的基准的适用性。在这样做时，我们使用三种基础持续学习方法（EWC，GEM和经验重播）在新颖的数据集上设置了一个基线，并发现EWC的性能差，而GEM和经验重播表现出了前景，表现出色，表现出色。可以从以下github存储库访问运行实验的数据集和代码：https：//github.com/will-doherty/clofai。
SOC的ZScaler可见性
zscaler与NetWitness的集成使组织能够为用户提供零信任和安全连接性的所有好处，而无需牺牲对顶级SOC至关重要的知名度。通过持续的合作伙伴关系保持最新，并不断发展提供价值的新机会。例如，日志数据对于将Zscaler数据集成到NetWitness至关重要，但是网络数据可以提供事件的工具，例如会话重建或“ DVR重播”，以确切查看向用户提供的内容以及它们如何与之互动。ZScaler和NetWitness将继续探索加强我们组合解决方案安全性的方法。
YAMCS Suite
通信协议•UDP Unicast或多播的原始数据包•TCP上的原始数据包•CCSD sle，空间链接链接扩展CCSD框架框架协议：•TM空间数据链接协议，CCSD 132.0-B-3•AOS空间数据732.1-B-2•TC同步和通道编码，CCSD 231.0-B-4•TM同步和渠道编码，CCSD 131.0-B-3•通信操作过程，（COP-1）CCSDS 232.1-B-2遥测重播，科学数据提取，分析和离线分析•详细的数据包和参数检查•外部科学用户或其他中心的远程和级联连接•在参数，数据包和命令级别授权。此外，授权数据存储在LDAP数据库中
6个设备网络安全合规性的关键注意事项
但是，虽然“只使用HTTP”可以解决有关机密性，完整性和重播攻击的许多问题，但真实性问题（设备“知道”它正在与真正的后端交流，以及副后端 - 副v ersa - 更具挑战性。https在数百万个网站上使用，它依赖于TLS使用PKI CER TIFICATES和TRUSS链来允许Web浏览器向用户确认，当他们访问https：// w wwww.amazon.com时，他们正在与Quarinine Amazon.com沟通，而不是中间人或中间人”的攻击。，但HTTPS并不能帮助亚马逊知道他们的客户是谁 - 他们必须将单独的用户身份验证和登录过程分配到其网站中才能提供。
DXH 900和690T血液学分析仪高级技术案例
DATAFUSION技术结合了来自多个模块的信息（增强的库尔特原理和VC）。设计的目的是实时克服样本特定的挑战，并避免其他样本重新分析或重播。DATAFUSION唯一地将多种技术纳入了一次运行中，使用每个模块的强度一起工作并克服重新分析的切换。DXH血小板计数还包括从WBC直方图和NRBC分析获得的特征信息。血小板直方图模式以及WBC直方图和NRBC分析的其他特征信息支持在严重干扰的情况下由于干扰和PLT R的标记而引起的PLT计数校正（图18）