XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System零日
较少定义的知识和更多的真实警报：基于参考的网络钓鱼检测，没有预定义的参考列表
在这项工作中，我们将Phishllm作为一种新型的基于参考的网络钓鱼检测器，无明确的预定参考列表。我们的理由在于，现代LLM的编码比任何预定义的列表都更广泛的品牌域信息。此外，检测许多网页语义（例如获得资格意图分析）更像是语言问题，但现在它们被作为视觉问题进行处理。因此，我们设计了Phishllm来解码（或检索）从LLM中解码（或检索）域品牌关系，并有效地解析网页的凭证意图，而无需维护和更新外部参考列表的成本。此外，为了控制LLMS的幻觉，我们引入了基于搜索引擎的验证机械，以消除错误信息。我们的广泛经验表明，菲什洛姆（Phishllm）的表现明显优于诸如西犬和属施氏菌（Phishpedia and Phishintention）等先进的解决方案，将召回率提高了21％，至66％，而精度为昂贵。我们的现场研究表明，Phishllm涵盖（1）零日网页的6倍，即与现有方法（例如？thimintention）相符的零日网页，（2）即使是王朝增强的零日网页网页，也要多2倍。我们的代码可在https://github.com/code-philia/phishllm/上找到。
Quantum 28000安全网关
MIERCOM NGFW安全基准（2023）AI ML驱动的威胁预防保护网络和用户免受零日，网络钓鱼，DNS和勒索软件攻击的范围，最高安全有效性领导者，具有99.7％的恶意软件阻滞率（2023），可保护网络和用户免受零日，网络钓鱼，DNS和勒索软件的攻击，高度规模的网络安全性扩展，并降低了启动的架构，并降低了既定的安全性，并促进了统一的保护效率，并促进了统一的保护效率，并促进了AI级的范围内的AI级保护措施，并促进了AI AR A的范围内的AI级保护措施。在Gartner®魔术象限中第23次被任命为领导者最高安全有效性领导者，具有99.7％的恶意软件阻滞率（2023），可保护网络和用户免受零日，网络钓鱼，DNS和勒索软件的攻击，高度规模的网络安全性扩展，并降低了启动的架构，并降低了既定的安全性，并促进了统一的保护效率，并促进了统一的保护效率，并促进了AI级的范围内的AI级保护措施，并促进了AI AR A的范围内的AI级保护措施。在Gartner®魔术象限中第23次被任命为领导者
Quantum 3600安全网关
MIERCOM NGFW安全基准（2023）AI ML驱动的威胁预防保护网络和用户免受零日，网络钓鱼，DNS和勒索软件攻击的范围，最高安全有效性领导者，具有99.7％的恶意软件阻滞率（2023），可保护网络和用户免受零日，网络钓鱼，DNS和勒索软件的攻击，高度规模的网络安全性扩展，并降低了启动的架构，并降低了既定的安全性，并促进了统一的保护效率，并促进了统一的保护效率，并促进了AI级的范围内的AI级保护措施，并促进了AI AR A的范围内的AI级保护措施。在Gartner®魔术象限第23次的领导者中被评为网络防火墙的领导者，在Forrester Wave™Enterprise Firewalls Q4 2022中被任命为领导者。最高安全有效性领导者，具有99.7％的恶意软件阻滞率（2023），可保护网络和用户免受零日，网络钓鱼，DNS和勒索软件的攻击，高度规模的网络安全性扩展，并降低了启动的架构，并降低了既定的安全性，并促进了统一的保护效率，并促进了统一的保护效率，并促进了AI级的范围内的AI级保护措施，并促进了AI AR A的范围内的AI级保护措施。在Gartner®魔术象限第23次的领导者中被评为网络防火墙的领导者，在Forrester Wave™Enterprise Firewalls Q4 2022中被任命为领导者。
Nero-理论和应用科学系 - IS
用于网络入侵检测的异常检测方法学会在数据驱动的基础上识别与正常行为的偏差。但是，当这些方法涉及到不同的零日攻击时，目前的方法努力推断出分布样本的异常程度。受神经算法推理范式的成功启发，以利用基于规则的行为的概括，本文提出了一种深入学习策略，用于解决零日网络攻击检测和分类。此外，关注物联网（IoT）的特定情况（IoT），隐私保存要求可能意味着任何学习算法的培训数据制度低。为此，提出的框架使用基于公制的元学习来实现很少的学习能力。提出的管道称为Nero，因为它从NE URAL算法推理蓝图中导入编码程序架构架构，以收敛ZE RO-DAY攻击检测策略在受约束训练数据中。
R82 有哪些新功能？
ThreatCloud 全新 AI 引擎，零日恶意软件预防率达 99.8% Infinity Playblocks Infinity XDR/XPR 20 第三方产品连接器 XDR/XPR 的 AI Copilot 阿联酋和中国的全新 Infinity 数据中心 带即用即付服务的 MSSP Infinity
2023顶部常规剥削漏洞
此咨询提供了由授权机构收集和编制的细节，并根据2023年恶意参与者常规且经常利用的常见漏洞和暴露（CVE）及其相关的共同弱点（CWES）。恶意的网络参与者利用了更多的零日漏洞来妥协2023年的企业网络，与2022年相比，他们可以针对高优先级目标进行操作。
mx层UMG统一邮件网关
威胁称为零日攻击，可以通过人工智能和机器学习模型轻松理解。查询。即使是生成这些查询的消息尚未被确定为威胁，AI也可以识别它们包含威胁并立即生成警报。被认为是新威胁的识别指纹的查询变成了智能，并通过更新分发，并提供了具有传统扫描工具的所有用户。
基于风险的联邦机构的脆弱性管理
从固定研究团队开始加强我们的国家网络安全计划。Tenable Research团队提供世界一流的网络曝光智能，数据科学见解，警报和零日发现。Tenable.io还使用Tenable的曝光。AI技术通过机器学习算法不断地分析威胁，脆弱性和资产信息的20万亿多个方面，以预测关键的曝光点，然后才能将其利用。
2023 年最常被利用的漏洞
本通报提供了编写机构收集和汇编的详细信息，内容涉及 2023 年恶意网络行为者经常利用的常见漏洞和暴露 (CVE) 及其相关的常见弱点枚举 (CWE)。与 2022 年相比，2023 年恶意网络行为者利用了更多零日漏洞来破坏企业网络，从而使他们能够针对高优先级目标开展行动。