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使用机器学习技术检测僵尸网络攻击的综合ID，Ayad Barsoum St. Mary's University，圣安东尼奥，德克萨斯州
摘要 - 在当代网络威胁的景观中，僵尸网络攻击是一种普遍存在的不断发展的威胁，要求复杂的对策。本文提出了利用先进的机器学习技术来阻止僵尸网络入侵的入侵检测系统（IDS）的全面发展。该IDS的核心是一个合奏投票分类器，这是多种算法的协同集成，量身定制，旨在增强检测功效和适应性。本文描述了我们作品的系统发展，包括精心的数据预处理，战略性功能选择，严格的模型培训以及直觉Web应用程序的部署。评估措施用于实时网络流量数据集中，以明显的准确性和可靠性来确认模型在识别僵尸网络活动方面的熟练程度。我们的工作介绍了一种方法来检测机器学习的方法，该方法提高了检测准确性，强调了所提出方法的功效。
网络攻击和公众舆论：...
抽象是在网络安全事件中 - 公众舆论问题。但是，选民如何在歧义笼罩的网络攻击后形成意见？人们如何解释网络空间固有的不确定性以在攻击后伪造偏好？本文试图通过引入不确定性阈值机制来回答这些问题，以预测公众在网络攻击后支持经济，外交或军事回应所需的归因确定性水平。使用与2,025名受访者的离散选择实验设计，我们发现较低的归因确定性与对报复的支持较少有关，但是这种机制取决于攻击者和党派身份的可疑身份。外交盟友拥有善意的储备，可以放大不确定性的影响，而竞争对手的疑问则不太频繁。我们证明，不确定性鼓励使用认知模式克服歧义，并且人们落在了对袭击背后的可疑国家的先前且政治指导的观点之上。如果通常将围绕网络攻击的歧义作为运营和战略性关注，则本文将注意力的重点转移到人类层面上，并将大众公众定位为在网络冲突中被遗忘但重要的政党。
火力薄弱的乌克兰成功抵御攻击
乌克兰尼古拉耶夫 — 一辆俄罗斯虎式战车的残骸在路边冒烟，乌克兰军队在战壕外闲逛，抽着烟。附近，一群当地村民正在修理一辆缴获的 T-90 坦克，试图让它再次发动起来，以便乌克兰军队可以派上用场。俄罗斯军队为夺取尼古拉耶夫而战了三天，但到了周日，乌克兰军队将他们赶出了城市边界并夺回了机场，至少暂时阻止了俄罗斯沿黑海的推进。 “几乎没有人想到我们的士兵会如此坚强，因为当你三天没睡觉，当你只有一份干粮因为其他的都烧完了，当你外面气温降到零下而没有东西可以取暖，当你不断战斗时，相信我，这在身体上是非常困难的，”乌克兰军队第 59 旅的斯维亚托斯拉夫·斯特岑科上校在接受采访时精疲力竭地说道。“但我们的士兵坚持了下来。”占领尼古拉耶夫仍然是俄罗斯军队的一个关键目标，周日远处的炮火轰鸣表明乌克兰人并没有把他们击退那么远。但乌克兰人出人意料地成功保卫了这个距离敖德萨约 65 英里的关键港口，凸显了战争中出现的两种趋势。俄罗斯未能像俄罗斯总统普京所希望的那样迅速夺取尼古拉耶夫和其他城市，这在很大程度上是由于其功能
公共场所大规模袭击 - 2019 - 特勤局
美国特勤局国家威胁评估中心 (NTAC) 成立于 1998 年，旨在为美国特勤局内部以及其他承担刑事司法和公共安全责任的机构提供威胁评估指导。通过 2000 年的《总统威胁保护法案》，国会正式授权 NTAC 开展威胁评估和各种针对性暴力的研究；提供威胁评估和针对性暴力的培训；促进承担保护和/或公共安全责任的机构之间的信息共享；为个人威胁评估调查和建立威胁评估部门的机构提供案例咨询；并制定计划以促进联邦、州和地方威胁评估流程和调查的标准化。
