XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAttack
SHA-256与程序化SAT碰撞攻击
抽象的加密哈希功能在确保数据安全性，从可变长度输入中生成固定长度哈希至关重要。Hash函数SHA-256因其二十多年的严格审查后的弹性而被信任数据安全性。其关键特性之一是碰撞电阻，这意味着找到具有相同哈希的两个不同输入是不可行的。当前，最佳的SHA-256碰撞攻击使用差分密码分析在SHA-256的简化版本中找到碰撞，这些碰撞减少以更少的步骤，从而使发现碰撞是可行的。在本文中，我们使用满意度（SAT）求解器作为搜索步骤减少的SHA-256碰撞的工具，并借助于计算机代数系统（CAS），动态地指导求解器，用于检测不一致之处并推断信息，否则求解器将不会单独检测到求解器。我们的混合动力SAT + CAS求解器明显超过了纯SAT方法，从而使我们能够在步骤减少的SHA-256中发现碰撞，并具有更大的步骤。使用SAT + CAS，我们找到了带有修改初始化向量的SHA-256的38步碰撞，这是由Mendel，Nad和Schläffer的高度复杂搜索工具首先找到的。相反，纯粹的SAT方法可能会发现不超过28个步骤的碰撞。但是，我们的工作仅使用SAT求解器Cadical及其程序化接口Ipasir-Up。
对真主党的打击者的巨大攻击
https://www.cnn.com/2024/09/27/ISHAGELEASE-PEN- PREAD- PLACE-LEPOINTO-LOINE https://www.reuters.com/World/middle-east-plantive-eploffs-Sblan-sour-sour-sources-sources-Sour-sources-204-09-09-18https://www.cnn.com/2024/09/27/ISHAGELEASE-PEN- PREAD- PLACE-LEPOINTO-LOINE https://www.reuters.com/World/middle-east-plantive-eploffs-Sblan-sour-sour-sources-sources-Sour-sources-204-09-09-18
Vectra Attack Signal Intelligence™ 背后的人工智能
数据科学是 Vectra AI 的北极星。我们公司成立的理念是，如果使用得当，数据科学和人工智能可以扭转我们对抗网络攻击的局面，并为防御者带来优势。如今，随着安全团队面临前所未有的复杂攻击者方法、不断扩大的混合云攻击面以及日益增加的噪音和复杂性，由人类智能驱动的人工智能可以让 SOC 摆脱手动和平凡的任务，实现高威胁信号效力，优先处理每个独特环境中最关键和最紧急的威胁。在本文中，我们将调查人工智能技术，解释并非所有人工智能都是平等的，并介绍与安全相关的关键术语，以便您了解防御者如何最好地使用人工智能来阻止攻击。我们将描述将人工智能应用于威胁检测的两种主要方法，并深入探讨 Vectra 如何利用支持我们专利的攻击信号情报™ 的人工智能来发现威胁。
攻角仪表 - 先进飞行系统
8.本保证仅向原始购买者提供，不可转让。本保证取代所有其他明示或暗示、口头或书面的保证或义务。AFS 明确否认所有适销性或特定用途适用性的暗示保证。购买者同意，在任何情况下，AFS 均不对特殊、偶发或后果性损害负责，包括发动机或飞机损坏、利润损失、使用损失或其他经济损失。除非本文另有明确规定，AFS 不承担与 AFS 产品的使用或性能相关的对购买者或任何其他人的所有其它责任，包括但不限于严格的产品侵权责任。
用于重建 DDoS 攻击图的算法... - arXiv
DoS 和 DDoS 攻击被广泛使用，并构成持续威胁。在这里，我们探讨概率包标记 (PPM)，这是重建攻击图和检测攻击者的重要方法之一。我们提出了两种算法。与其他算法不同，它们的停止时间不是先验固定的。它取决于攻击者与受害者的实际距离。我们的第一种算法在最早的可行时间内返回图，并保证了较高的成功概率。第二种算法能够以更长的运行时间为代价实现任何预定的成功概率。我们从理论上研究了这两种算法的性能，并通过模拟将它们与其他算法进行比较。最后，我们考虑受害者获得与攻击图的各个边相对应的标记的顺序。我们表明，尽管与受害者更近的边往往比距离较远的边更早被发现，但差异比以前想象的要小得多。