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ACM 参考格式：Erik Hemberg 和 Una-May O'Reilly。2021 年。使用整理的网络安全数据集进行机器学习和人工智能。在 ACM KDD AI4Cyber：KDD'21 上第一届人工智能网络安全分析研讨会，2021 年 8 月 14 日至 18 日，虚拟。ACM，美国纽约州纽约，5 页。https://doi.org/10.1145/nnnnnnn.nnnnnnn
有时彼此之间有外部链接。在这里，我们展示了如何使用单个数据集 BRON 1 ，该数据集支持行为级别的 AI 建模和 ML 推理，见图 1，方法是使用一组合并的关键公共威胁和漏洞信息源。BRON 在 [11] 中有完整描述。不幸的是，公共威胁和漏洞信息是从历史攻击中提取的，例如高级持续性威胁 (APT)。事后，APT 被分类和定义为特定行为者追求目标的行为，构成具有特定策略、技术和程序的威胁。攻击目标被列为硬件或软件漏洞或暴露，有时它们本身会交叉引用到代码、设计或系统架构中发现的某种弱点。攻击模式是手动识别和枚举的。根据其类型，每个信息单元都填充为特定数据库的条目，并进行一定程度的交叉引用。组合数据库之间具有不规则的成对链接，可用于防御推理。本文展示了将四个公共数据库的数据合并成一个图形数据库 BRON [11] 的用途。这四个数据库分别是：
中田纳西州立大学住房和膳食计划费率
适合 Scarlett Commons 或 Womack Lane Apts 新生的可选替代计划 总价 100 餐，含 300 美元 FlexBucks 1,397 美元 100 餐，含 400 美元 FlexBucks 1,487 美元 100 餐，含 500 美元 FlexBucks 1,572 美元 不住在校内或住在校内但非新生的人员可从 MT Dining 购买以下膳食计划。MT Dining 位于 Keathley 大学中心 204 室或访问 http://mtsu.campusdish.com。需要签订一年合同。
网络安全 - 德勤
资料来源：CELI，“超过 1,000 家公司已在俄罗斯缩减业务——但仍有一些公司仍在运营”，2023 年 2 月 8 日；Mandiant，“高级持续性威胁 (APT)”，访问于 2023 年 2 月 9 日；Saif M. Khan、Alexander Mann 和 Dahlia Peterson，《半导体供应链：评估国家竞争力》，CSET，2021 年 1 月；美国能源部，《太阳能光伏》，2022 年 2 月 24 日；Vasileios Rizos、Edoardo Righeti 和 Amin Kassab，“在欧盟开发回收稀土永磁体的供应链”，CEPS，2022 年 12 月。
田纳西州立大学住房和进餐率
可选新生在斯嘉丽共同体或沃马克巷的总价总价150餐，$ 400 flexbucks $ 1,550 150餐，$ 500 flexbucks $ 1,635 $ 1,635 100餐，$ 300 Flexbucks $ 1,155 100餐，$ 400 Flexbucks $ 1,100票价100,500件$ 500票价1,255件餐费从山上用餐购买的人购买的人或不居住在校园里的任何人都不是新生。 MT Dining位于Keathley大学中心204室或访问http://mtsu.campusdish.com。 需要一年合同。可选新生在斯嘉丽共同体或沃马克巷的总价总价150餐，$ 400 flexbucks $ 1,550 150餐，$ 500 flexbucks $ 1,635 $ 1,635 100餐，$ 300 Flexbucks $ 1,155 100餐，$ 400 Flexbucks $ 1,100票价100,500件$ 500票价1,255件餐费从山上用餐购买的人购买的人或不居住在校园里的任何人都不是新生。MT Dining位于Keathley大学中心204室或访问http://mtsu.campusdish.com。需要一年合同。
HPE引入Aruba NDR
hpe aruba从战略上定位其NDR平台，以解决企业安全中的关键差距：检测网络本身内的威胁，而不仅仅是在周长或端点。对内部网络流量的关注至关重要，因为许多网络攻击，尤其是先进的持续威胁（APT），通常会逃避传统的安全措施。物联网是常规安全模型的重要脆弱性，HPE Aruba的NDR平台有效地减轻了网络工程师的参与。
事件日志记录和威胁检测的最佳实践
使用 LOTL 技术（例如 LOTL 二进制文件 (LOLBins) 和无文件恶意软件）的恶意行为者日益增多，凸显了实施和维护有效事件日志解决方案的重要性。正如联合密封出版物《识别和缓解离地攻击技术》中所展示的那样，高级持续性威胁 (APT) 正在使用 LOTL 技术来逃避检测。本出版物的目的是详细介绍针对云服务、企业网络、企业移动性和运营技术 (OT) 网络的事件日志记录和威胁检测的最佳实践指南。本出版物中的指南侧重于事件日志记录和威胁检测的一般最佳实践；然而，LOTL 技术具有很高的检测难度，因此它们提供了很好的案例研究。
利用人工智能应对不断演变的威胁
在当今的数字生态系统中，组织面临着各种各样的网络安全威胁，从网络钓鱼攻击和恶意软件到高级持续性威胁 (APT) 和内部威胁。传统的网络安全措施通常不足以实时检测和应对这些复杂的威胁。人工智能 (AI) 的整合代表了网络安全的范式转变，实现了主动威胁检测和自主响应能力。本文深入探讨了人工智能在网络安全中的变革性作用，强调了其分析大量数据、检测威胁的细微模式以及自主响应以减轻风险的能力。从不断学习和适应新威胁的机器学习算法到能够进行复杂异常检测的深度学习模型，人工智能在对抗网络对手的斗争中提供了强大的武器库。
零信任 - 简单NAC
Easy NAC专门设计为简单安全。这是一种无需网络更改的无代理（代理）NAC解决方案，并且与所有类型的交换机（托管和未管理），访问点，无线控制器以及所有类型的VPN兼容。简单的NAC提供了所有设备的可见性和访问控制。它通过防止不受信任的设备加入网络，执行基线安全性，确保BYOD和顾问设备上的特权访问最少，并监视可疑行为的流量来增强安全性。Easy NAC还与防火墙，APT，SIEM和其他安全设备集成在一起，因此它可以快速隔离不良行为或受感染的设备。
一本关于网络卫生基础知识的手册，以提高...
S.No. 描述页编号 前言VII列表viii表x1。 Chapter 1: Introduction 1 1.1 Understanding Digital Hygiene 1 1.2 The Need for Digital Hygiene in the Education Sector 2 1.3 Some Other Related Terms 3 1.3.1 Cyberspace 3 1.3.2 Surface Web 3 1.3.3 Deep Web 3 1.3.4 Dark Web 3 1.3.5 Digital Footprints 4 1.3.6 Digital Inheritance 4 1.3.7 Wire Frauds 4 1.3.8 Cybercrime 4 1.3.9 Data Breach 5 1.3.10 Data Recovery 5 1.3.11 Cyber security 5 1.3.12信息安全5 1.3.13零信托安全6 1.3.14数字取证6 1.4人们为什么会成为网络犯罪的受害者？ 6 1.5人们为什么要进行网络犯罪？ 7 1.6网络犯罪的威胁格局7 1.7了解攻击媒介8 1.7.1社会工程8 1.7.2恶意软件8 1.7.3高级持久威胁（APTS）9 1.8网络安全的基础知识9 1.9 1.9谨慎谨慎，遵循互联网Ethics 10 2。。S.No.描述页编号前言VII列表viii表x1。Chapter 1: Introduction 1 1.1 Understanding Digital Hygiene 1 1.2 The Need for Digital Hygiene in the Education Sector 2 1.3 Some Other Related Terms 3 1.3.1 Cyberspace 3 1.3.2 Surface Web 3 1.3.3 Deep Web 3 1.3.4 Dark Web 3 1.3.5 Digital Footprints 4 1.3.6 Digital Inheritance 4 1.3.7 Wire Frauds 4 1.3.8 Cybercrime 4 1.3.9 Data Breach 5 1.3.10 Data Recovery 5 1.3.11 Cyber security 5 1.3.12信息安全5 1.3.13零信托安全6 1.3.14数字取证6 1.4人们为什么会成为网络犯罪的受害者？6 1.5人们为什么要进行网络犯罪？7 1.6网络犯罪的威胁格局7 1.7了解攻击媒介8 1.7.1社会工程8 1.7.2恶意软件8 1.7.3高级持久威胁（APTS）9 1.8网络安全的基础知识9 1.9 1.9谨慎谨慎，遵循互联网Ethics 10 2。第2章：恶意软件及其类型12 2.1理解恶意软件12 2.2恶意软件类型13 2.2.1病毒13 2.2.2蠕虫13 2.2.3 Trojan 13 2.2.4后门13 2.2.5 rootkits 13 2.2.6 bot and botnets 14 2.2.2.2.2.2.2.2.2.2
AI驱动的解决方案用于保护医疗保健数据
随着医疗保健领域创建的数字信息的增加，保护医疗保健数据的重要性已增加。当出现远程医疗和其他用于远程患者护理工作的电子溶解时，这种趋势被带到了另一个水平（Baudier等，2022）。在此期间，数字医疗服务管理的雄伟进展增强了患者和医疗保健人员的主要目标，包括便利性和生产力，但同时又引发了重点的网络攻击漏洞。最近，针对医疗保健行业的复杂威胁的增长有所增加，包括勒索软件，网络钓鱼活动和网络钓鱼运动，以及可能中断医疗服务提供并暴露患者数据的公寓。