XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAttack
按攻角飞行 - Alpha Systems AOA
alphasystemsaoa.com › 文章 › C... PDF 2018 年 6 月 14 日 — 2018 年 6 月 14 日 进入飞机飞行包线的下端，通常导致... 航空飞机，通常成本... 专注于人为因素驱动。
内部攻击，战略影响 - 空军大学
一名美国空军军官在喀布尔国际机场基地枪杀了八名美国空军成员和一名美国承包商，九名受害者都是空军顾问。袭击的细节从未得到充分解释，部分原因可能是 2011 年美国陆军主导的初步调查成为美国三星级不当指挥压力的牺牲品。正如《飞行风险：联军在阿富汗的空中咨询任务，2005-2015》所记录的那样，美国领导的联合安全过渡司令部-阿富汗指挥官向陆军条例 15-6 调查官施压，要求进行某些调查，这可能导致机构腐败是此次袭击的原因。此外，就美国人的伤亡而言，当天的背叛行为是自 2001 年以来对美军最严重的内部袭击，很可能在那之前就发生了。1
发表于《混凝土材料科学 - 硫酸盐侵蚀...
nist.gov › publication › get_pdf PDF 作者：JR Clifton — 作者：JR Clifton 当前标准测试的缺陷包括冗长的测试……水泥的规定性规范对创新构成了障碍，因为。
针对可编程逻辑控制器的控制逻辑注射攻击的闪回
摘要 - 最近自主和半自治的无人机（UAV）群开始从各种民用应用领域获得大量的研究兴趣和需求。但是，为了成功执行任务，无人机群需要全球导航卫星系统（GNSS）信号，特别是全球定位系统（GPS）信号进行导航。不幸的是，民用GPS信号未经加密且未进行，这有助于执行GPS欺骗攻击。在这些攻击中，对手模仿了真实的GPS信号，并将其广播到目标无人机，以更改其路线，迫使其降落或崩溃。在这项研究中，我们提出了一种GPS欺骗检测机制，能够检测单发射器和多发送器GPS欺骗攻击，以防止上述结果。我们的检测机制是基于比较从GPS坐标计算出的每两个群体之间的距离与从相同群体之间的脉冲无线电超宽带获得的距离所获得的距离。如果距离的差异大于所选阈值，则检测到GPS欺骗攻击。
您的客户可以在勒索软件攻击中幸存下来吗？
各种规模和行业的业务都需要勒索软件保护 - 甚至慈善机构也受到了攻击。但是，尽管由于其明显的财富，勒索软件运营商历史上以大型企业为目标，但他们越来越以双重勒索策略的是针对较小的企业，但知道此类企业可能别无选择，只能付钱以生存。在德国的联邦信息安全办公室（或BSI）确定勒索软件是2023年全国的主要网络安全威胁，2指出了从“大型游戏狩猎”到针对较小公司和市政政府的目标的转变。
LLFI：横向激光故障注入攻击
安全集成电路旨在保护敏感信息的机密性和完整性，防止遭受逻辑和物理攻击。故障注入攻击指的是主动操纵芯片内部结构，从而在某些过程执行期间导致故障。这种技术及其不同变体已被证明非常强大 [4]。最广为人知的引发此类故障的技术是激光故障注入 (LFI)[14]，[15]、电磁故障注入 (EM-FI)[13]，[7]、体偏置注入 (BBI)[12] 和电压或时钟毛刺 [3]。针对此类攻击最常见的硬件物理对策是被动和主动屏蔽，以保护芯片免遭物理访问和操纵，以及各种传感器来检测温度、电压、光线或时钟频率方面的异常。如今，安全芯片设计中已经实施了针对故障攻击的有效对策，这使得 EM-FI、BBI 尤其是 LFI 成为在现代安全 IC 中诱发故障的主要技术。LFI 被认为是获得最精确结果的技术。另一方面，它成本最高，并且需要接触硅表面才能成功注入光。事实证明，正面和背面都可以使用该技术。然而，由于实施了特定的物理对策或金属电路本身可能会阻挡光线，因此芯片的正面更难受到攻击。因此，绝大多数激光 FI 攻击都是通过芯片的背面进行的。
攻角仪 - 先进飞行系统
8. 本保证仅适用于原购买者，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、偶发或后果性损害承担责任，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 不承担对购买者或任何其他人与 AFS 产品的使用或性能有关的所有其他责任，包括但不限于严格产品侵权责任。
定量攻击树分析的有效算法
攻击树是对安全性决策，支持网络攻击的识别，文档和分析的流行方法。它们是许多系统工程框架的一部分，例如umlSec [1]和sysmlsec [2]，并得到了工业工具（例如Isograph's Attacktree [3]）的支持。攻击树（AT）是系统图的层次图，以绘制系统的潜在攻击方案，请参见图。1和2。该图顶部的根部对攻击者的目标进行了建模，该目标通过门进一步将其重新定义为子目标：AN和GATE表示，如果所有儿童攻击成功，则攻击成功；一个或门表示任何单个儿童舒服。树的叶子是基本的攻击步骤（BAS），它模型不可分割的动作，例如切线。
基于概率波动的会员推理攻击
摘要 - 富含广泛和流动的培训数据，生成模型在多个领域表现出了非凡的创造力。尽管如此，如何避免滥用对隐私敏感和版权的数据仍然是一个开放的问题。会员推理攻击（MIAS）通过推断可疑数据记录是机器学习模型的培训数据的一部分，从而提供了潜在的补救措施。尽管针对常规分类模型的MIA已引起了很大的关注，但最近的研究已开始研究MIA在生成模型中的应用。我们的研究表明，针对生成模型量身定制的当前MIA严重依赖于目标模型中存在的过度拟合。但是，可以通过应用各种正则化技术来缓解过度拟合，从而导致现有MIA在实际情况下的表现不佳。与过度拟合相比，记忆在使深度学习模型实现最佳性能中起着至关重要的作用，从而使其变得更加普遍。在生成模型中，记忆表现为围绕成员记录的记录的概率分布的上升趋势。因此，我们提出了一种评估成员推理攻击（PFAMI）的概率波动，这是一种新型的MIA框架，旨在通过分析围绕特定记录的概率波动来识别记忆模式来推断成员资格。我们的代码和数据集可在以下链接1中找到。我们对各种生成模型和多个数据集进行了广泛的实验，这表明PFAMI与表现最好的基线相比，PFAMI将攻击成功率（ASR）提高了约27.9％。