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AI 正在以 3 种方式改变 M365 管理员的电子邮件安全……以及它并未改变的 3 种方式
人工智能 (AI) 是电子邮件安全的重要贡献者，也是潜在的威胁。在电子邮件安全方面，不良行为者和希望防止网络攻击的组织都在使用 AI。但 AI 是一种相对较新的工具，并不意味着一切都在改变。以下是 AI 改变电子邮件安全的三种方式以及 AI 保持不变的三种方式。
AI 透明度技术说明
Webex Beta 是一项新的早期访问计划，它取代了我们的早期现场试用 (EFT) 和早期采用者计划 (EAP)。Webex Beta 为 Webex 管理员和合作伙伴提供了一种更好的方式来发现和申请早期访问 Webex 应用程序、设备和服务（包括 AI 服务和功能）。Webex 管理员可以提名其组织内的特定用户来访问 Webex 产品组合中的最新创新，以进行评估并提供反馈。有关新 Webex Beta 的更多信息，请访问我们的博客。
2017 年秋季 C-day 获奖者
* CPCS-16 智能停车，作者：Shahbaz Surani、Nilam Patel、Beenish Zafar、Michelle Becerra、Avani Shah 专业：BSCS 顾问：Kenneth Hoganson 博士 智能停车，旨在提高停车场和停车场的停车效率的项目。智能停车将能够通过允许管理员管理多个位置的停车场和停车位来提高用户参与度。管理员将能够创建停车场的地图。使用遍布停车场的停车位传感器，系统将能够跟踪未使用的停车位并将其位置显示在 Web 应用程序上供用户使用。目标是提高停车系统的效率并帮助停车代理更好地管理他们的工作量，同时改善客户的用户体验。智能停车将为停车场的广大公众提供服务，包括用户和停车代理。智能停车以以下方式运行：管理员将创建停车场地图。用户将在智能手机上看到空位及其在停车场中的位置。用户将
联盟云连接试点
3. 身份和访问管理 (IAM) (组件 #6) a) 将身份管理委托给联合机构；b) 是访问管理的机构，并将访问管理策略传播给云提供商。在此上下文中，访问管理主要是调用、管理、查看等 CSP 服务/基础设施的能力。研究人员将能够使用其现有凭据登录并根据他们在项目中的角色访问云资源。管理视图将允许联盟和社区管理员管理帐户、CSP 访问等。4. 多云报告和管理仪表板 (组件 #7) 允许研究人员和联盟及社区管理员监控、控制和优化云成本、基础设施和服务。仪表板将提供跨云提供商的统一视图，支持研究人员、项目、云提供商等的汇总。仪表板将支持成本管理、入侵和异常检测、合规性、安全策略、网络问题、性能问题和访问策略问题的报告和警报。
DevOps的零信任连接 - 解决方案简介
CloudFlare充当所有DevOps用户和资源中的连接“胶水”，而不论每个步骤的流量流动如何。This same technology, i.e., WARP Connector , enables admins to manage different private networks with overlapping IP ranges — VPC & RFC1918, support server-initiated traffic and P2P apps (e.g., SCCM, AD, VoIP & SIP traffic) connectivity over existing private networks, build P2P private networks (e.g., CI/CD resource flows), and deterministically route traffic.组织还可以使用Cloudflare的Terraform提供商自动化其SASE平台的管理。
端点特权管理</div>
授权管理员使用用户应用程序控制管理员可以完全控制用户提升或请求的应用程序。未知的应用程序根本无法提升，这在真正意义上实现了最低特权。使用Sectona EPM，使用户能够仅访问受信任的应用程序，并促进基于请求的访问。阻止端点上未知和风险的应用
使用人工智能生成虚假日志
摘要 — 随着人工智能 (AI) 在日常生活的各个方面变得日益重要，其他技术也已经受到这种处理大量数据的新方式的广泛影响。尽管人工智能已经广泛应用，但它对网络安全领域的影响却并不明显。网络安全专家使用的许多技术都是通过人工劳动来实现的，几乎不依赖自动化，例如，系统管理员通常手动检查日志中是否存在潜在的恶意关键字。这项工作评估了一种称为生成对抗网络 (GAN) 的特殊类型的人工智能在日志生成中的应用。更准确地说，本研究回顾了三种不同的生成对抗网络 SeqGAN、MaliGAN 和 CoT 的性能，重点关注生成新日志作为欺骗红队系统管理员的手段。虽然用于伪造日志的静态生成器已经存在了一段时间，但它们的产物通常很容易被发现。使用人工智能作为解决这个问题的方法尚未得到广泛的研究。已确定的挑战包括格式、日期和时间以及整体一致性。总结结果，GAN 似乎不适合生成虚假日志。然而，它们检测虚假日志的能力可能在实际场景中有用。索引术语 — 安全、人工智能、生成对抗网络、GAN、seqgan、maligan、cot、安全、日志、监控、虚假日志生成。
