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你能发现网络钓鱼吗？ - NIST 的 TSAPPS
在整个演示过程中，可能会识别某些商业公司或产品以促进理解。这种认定并不意味着美国国家标准与技术研究所的推荐或认可，也不意味着所认定的公司或产品一定是最适合此目的的。
马尼托巴省的休闲钓鱼策略
2021 年，曼尼托巴省政府发布了《休闲钓鱼战略》，供公众参与。该战略概述了一系列拟议的钓鱼法规变化，目的是增加捕鱼机会，同时加强对曼尼托巴省宝贵鱼类种群的保护。曼尼托巴省政府根据利益相关者和公众收到的反馈对该战略进行了修改。
OIG-22-62 - 国土安全部可以更好地缓解与恶意软件、勒索软件和网络钓鱼攻击相关的风险
1 https://www.dhs.gov/sites/default/files/2022-04/DHS%20FY21-23%20APR.pdf。2 https://www.cisa.gov/uscert/ncas/analysis-reports/ar20-216a。3 恶意软件是破坏服务、窃取敏感信息或获取私人计算机系统访问权限的恶意代码（例如病毒、蠕虫和机器人），https://www.cisa.gov/report。4 网络钓鱼是个人或团体试图通过使用社会工程技术从毫无戒心的用户那里索要个人信息，通常是通过包含欺诈网站链接的电子邮件，https://www.cisa.gov/uscert/report-phishing。5 https://www.nytimes.com/2016/12/13/us/politics/russia-hack-election-dnc.html。6 https://www.zdnet.com/article/phishing-groups-are-collecting-user-data-email-and- banking-passwords-via-fake-voter-registration-forms。7 https://www.cisa.gov/shields-up。8 https://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/RE4Vwwd。www.oig.dhs.gov 1 OIG-22-62
OIG-22-62 - 国土安全部可以更好地减轻与恶意软件、勒索软件和网络钓鱼攻击相关的风险
1 https://www.dhs.gov/sites/default/files/2022-04/DHS%20FY21-23%20APR.pdf。2 https://www.cisa.gov/uscert/ncas/analysis-reports/ar20-216a。3 恶意软件是破坏服务、窃取敏感信息或获取私人计算机系统访问权限的恶意代码（例如病毒、蠕虫和机器人），https://www.cisa.gov/report。4 网络钓鱼是个人或团体试图通过使用社会工程技术从毫无戒心的用户那里索要个人信息，通常是通过包含欺诈网站链接的电子邮件，https://www.cisa.gov/uscert/report-phishing。5 https://www.nytimes.com/2016/12/13/us/politics/russia-hack-election-dnc.html。6 https://www.zdnet.com/article/phishing-groups-are-collecting-user-data-email-and banking-passwords-via-fake-voter-registration-forms。7 https://www.cisa.gov/shields-up。8 https://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/RE4Vwwd。www.oig.dhs.gov 1 OIG-22-62
钓鱼者教育指导员指南 - 德克萨斯州公园和野生动物
垂钓者教育计划概述 TPWD 水上教育计划由联邦政府资助，成立于 1992 年。最初，该团队与各种合作伙伴合作，提供有关水生栖息地和运动钓鱼的教育。计划和子拨款包括“领养湿地”、“水上野生”和“4-H 运动钓鱼”。其中一些已经分离出来并扩展为成功的计划。垂钓者教育计划的使命是增加休闲钓鱼的参与度，并教导青少年和成年人如何成为安全和有道德的垂钓者。本指南提供标准、最佳实践和资源，以有趣和动手的形式向青少年和成年人教授传统钓鱼。活动可由讲师根据参与者的年龄和知识或班级规模进行修改。经认证的 TPWD 垂钓者教育讲师与工作人员一起，为青少年和成年人提供学习钓鱼的机会，为当代和后代保护我们的水生栖息地和钓鱼遗产。该计划为 18 岁及以上的成年人提供以下讲师认证：
2022 年 4 月 29 日 - 加州男子被判犯有合谋窃取美国国防部付款、银行欺诈、向联邦特工撒谎以及与 23 美元网络钓鱼诈骗相关的其他罪行
Oyuntur 的同谋者以他人名义创建虚假电子邮件账户，并设计类似于美国总务管理局 (GSA) 面向公众的网站的虚假网页。2018 年 6 月至 9 月，同谋者向国防部各供应商（包括代表该公司的新泽西州个人）发送钓鱼电子邮件，诱骗这些供应商访问钓鱼页面。这些电子邮件看似来自美国政府的合法通信，但实际上是同谋者发送的，其中包含可自动将个人带到钓鱼页面的电子链接。在那里，他们看到了看似 GSA 的网站，并被提示输入他们的机密登录凭据，然后同谋者使用这些凭据对政府系统进行更改，并最终将资金转移给同谋者。
基于相似性的目标钓鱼引擎 FastTargetPred 的新 ChEMBL 数据集：线性四肽详尽列表的注释
药物发现通常需要识别脱靶，因为化合物与预期靶标以外的靶标的结合在某些情况下可能是有益的，而在其他情况下可能是有害的（例如，与反靶标结合）。此类调查在项目的早期阶段也很重要，例如当靶标未知时（例如，表型筛选）。靶标识别可以在体外进行，但近年来也开发了各种计算机模拟方法，以促进靶标识别并帮助产生想法。FastTargetPred 就是这样一种方法，它是一个免费的 Python/C 程序，它尝试使用已建立的化学相似性搜索方法预测单个输入小分子查询或整个化合物集合的假定大分子靶标（即靶标钓鱼）。事实上，小化合物的假定大分子靶标可以通过识别来预测。
理解网络钓鱼：计算机视觉
计算机视觉是 INKY 判断电子邮件是否安全的关键部分。但很少有人了解计算机如何像人类一样“看”。仅仅重现相关对象的图片是不够的。计算机视觉涉及从该图像中获取含义。本指南介绍 INKY 如何使用视觉分析找出每封收到的电子邮件的重要特征并将其与其他信息进行匹配以抵御网络钓鱼攻击。
使用机器学习和多个数据集的网络钓鱼攻击和网站分类（比较分析）
摘要。网络钓鱼攻击是用于获取敏感信息的最常见类型的网络攻击类型，并且一直在影响全球的个体以及范围。已经提出了各种技术，以确定近年来机器智能的部署。但是，这些技术中使用的算法和区分因素在现有作品中非常多样化。在这项研究中，我们对各种机器学习算法进行了全面分析，以评估其在多个数据集上的putter序。我们进一步研究了多个数据集中最重要的功能，并将分类性能与缩小的维数数据集进行了比较。统计结果表明，随机和人工神经网络的表现优于其他分类算法，使用确定的特征实现了超过97％的精度。
Lookout Phishing AI 主动检测钓鱼网站的迹象并警告企业
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