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World File Search System零日
无监督的算法检测零日攻击
摘要在过去的十年中，研究人员，从业人员和公司努力制定机制来检测网络安全威胁。除其他努力中，这些努力是基于规则的，基于签名的基于签名或监督的机器学习（ML）算法，这些算法被证明有效地检测已经遇到和表征的那些侵犯。取而代之的是，新的未知威胁通常称为零日攻击或零周日，可能未发现，因为这些技术通常会被这些技术误解。近年来，无监督的异常检测算法显示出检测零周的潜力。然而，对无监督异常检测算法的定量分析的专门支持仍然很少，并且通常不会促进元学习，这有可能提高分类性能。在这样的程度上，本文介绍了零周期的问题，并审查了无监督的算法检测。然后，本文采用了提问方法来确定对零日检测进行定量分析的典型问题，并显示了如何使用适当的工具设置和行使无监督的算法。使用最新的攻击数据集，我们对i）特征对无监督算法的检测性能的影响，ii）评估入侵探测器的相关指标，iii）均需比较多个无用的算法，iiv），iv）iv算法，iv）iv）应用元学习的应用以减少错误分类的应用。最终，v）我们测量相对于零周的无监督异常检测算法的检测性能。总的来说，本文典型地说明了如何实际编排和应用适当的方法，过程和工具，甚至提供了非专家，以选择适当的策略来处理零日。
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。
闪电学院空中突击课程 (LAAAC) 零日......
所有物品均为军用物品 A. 身份证 B. 带有长链和短链的身份标签 C. 跑鞋（IAW AR 670-1）D. ACH：1. 无头盔罩/NVG 支架/灯 2. 无需为零日贴胶带/做标记 3. 必须拥有所有发放的护垫（椭圆形护垫 x4、冠形护垫 x1、梯形护垫 x2）4. 带有所有硬件的可维修下巴带 E. OCP/IHWCU 上衣（所有补丁、胶带和等级）
利用llm进行零日的利用检测
云网络安全性面临挑战，因为网络威胁的复杂性和不断发展的性质，使传统的基于规则的监视系统不足。本文通过解决基于规则的方法的局限性，探讨了大语言模型（LLM）对革命云安全性的潜力。我们调查了LLM如何增强异常检测，产生可行的威胁智能并自动化事件响应过程。通过现实世界中的示例和案例研究，我们证明了LLMS在强化云网络安全方面的实际应用。但是，我们也承认与LLM部署相关的挑战和道德考虑，例如幻觉，偏见和隐私问题。我们提出策略来减轻这些风险，并强调人类监督在LLM驱动的安全系统中的重要性。这项全面的审查强调了LLM在塑造云网络安全的未来方面的重要性，并为这个迅速发展的领域中的研究人员，从业人员和决策者提供了宝贵的见解。
人工智能在威胁检测和零日攻击中的作用
本论文由 ODU Digital Commons 的本科生活动免费提供给您，供您开放访问。它已被 ODU Digital Commons 的授权管理员接受纳入网络安全本科生研究。如需更多信息，请联系 digitalcommons@odu.edu。
数据完整性：识别并保护资产免遭勒索软件和其他破坏性事件的侵害
识别漏洞 零日漏洞将成为本项目的一大挑战。由于现有系统和应用程序的不断发展和修补，漏洞识别系统不断更新其数据库，以为其所分析的系统提供尽可能好的安全性。但通常，现有系统和应用程序中的漏洞直到被利用后才被发现。这些类型的攻击（零日漏洞）依赖于未被发现的漏洞。旨在通过分析已知漏洞来保护系统的解决方案本质上会受到零日攻击。虽然存在一些检测零日漏洞的解决方案，但它们无法为系统提供完美的安全性：创建自定义企业应用程序、引入新平台和新的恶意软件混淆技术将不可避免地使最好的漏洞检测系统也受挫。
针对丹麦2024的网络威胁
国家赞助的黑客通常具有启动高级网络特别操作的功能，包括剥削零日漏洞，这些漏洞是尚未得到安全修补的漏洞，因此很难缓解。对于Instancce来说，开放消息人士在2023年12月报告说，俄罗斯国家赞助的黑客在Microsoft Outlook中占据了零日脆弱性，以监视许多北约成员国的能源，运输，电视和国防行业。
2024年6月
本月的许多领域都发生了重大事件和事件。在一个有趣的地缘政治和商业上的沮丧中，卡巴斯基被禁止进入美国，这将在全球范围内造成严重的破坏，不仅在美国。披露了一个新的MoveIT漏洞，虽然最初认为严重程度相对较低，但在MoveIT软件依赖性中，它被发现在数小时内与零日链。这将严重性提高到了关键，并提高了更广泛的软件供应链零日的幽灵。在一项活动中，随着越来越多的事件揭露，大约有150名雪花云数据分析服务的客户已被攻击者利用被盗的凭证来窃取数据和PII的攻击者，并妥协了受害者，其中包括几个家喻户晓的名字。还发布了有关2023年中国针对Fortinet防火墙的新信息，该信息发现自从修补脆弱性作为零日
零-X：一个支持区块链的开放式联合学习框架，用于IOV中的零日攻击检测
摘要 - 车辆互联网（IOV）是智能运输系统（ITS）的至关重要技术，它将车辆与互联网和其他实体集成在一起。5G和即将到来的6G网络的出现具有巨大的潜力，可以通过启用超可靠，低延迟和高带宽通信来改变IOV。然而，随着连接性的扩大，网络安全威胁已成为一个重大问题。零日（0天）攻击的数量增加，该问题进一步加剧了问题，该攻击可以利用未知的漏洞并绕过现有的入侵检测系统（IDSS）。在本文中，我们提出了零X，这是一个创新的安全框架，可有效检测0天和N天攻击。该框架通过将深层神经网络与开放式识别（OSR）相结合来实现这一目标。我们的方法介绍了一种新颖的方案，该方案使用区块链技术来促进零X框架的可信赖和分散的联合学习（FL）。该计划还优先考虑隐私保护，使CAV和安全操作中心（SOC）在保护其敏感数据的隐私的同时贡献其独特的知识。据我们所知，这是第一项将OSR与隐私保护FL结合使用的工作，以在IOV领域识别0天和N天攻击。最近两个网络流量数据集的深入实验表明，所提出的框架达到了高检测率，同时最大程度地降低了误报率。与相关工作的比较表明，零X框架的表现优于现有解决方案。