首先,确定网络攻击的来源通常很困难,这使得报复变得困难,甚至不可能。网络攻击通常是匿名的,难以追踪,并且可能在设置后很长时间才触发。此外,这些攻击通常不是由国家发起,而是由犯罪实体、黑客组织或其他非国家行为者发起,这些行为者有时(但并非总是)与国家有关联或由国家支持。如果不能直接及时地将网络攻击归咎于某个国家,那么公开报复的实际和政治窗口就会关闭。其次,也是最重要的一点,大多数网络攻击并不具有战略影响。大多数网络攻击要么是分布式拒绝服务 (DDOS) 攻击(旨在破坏、勒索或敲诈),要么是通过黑客和恶意软件相结合的方式收集信息。即使是归咎于某个国家的攻击通常也低于常规报复的门槛。
作者:AA Süzen · 2020 · 被引用 94 次 — 预防研究中发现的漏洞将确保攻击造成的损害最小。索引术语 — 网络安全、网络攻击、防御。
近年来,物联网设备的数量无疑呈爆炸式增长,达到数十亿台。然而,随着这一发展,一些新的网络安全问题也随之出现。其中一些问题是未经授权设备的部署、恶意代码修改、恶意软件部署或漏洞利用。这一事实促使人们需要基于行为监控的新设备识别机制。此外,由于该领域的进步和处理能力的提高,这些解决方案最近利用了机器和深度学习 (ML/DL) 技术。相比之下,攻击者并没有停滞不前,他们开发了针对上下文修改和 ML/DL 评估规避的对抗性攻击,并将其应用于物联网设备识别解决方案。然而,文献还没有详细分析这些攻击对个人识别解决方案的影响及其对策。这项工作探讨了基于硬件行为的个人设备识别的性能,它如何受到可能的上下文和 ML/DL 重点攻击的影响,以及如何使用防御技术提高其弹性。在这个意义上,它提出了一种基于硬件性能行为的 LSTM-CNN 架构,用于个人设备识别。然后,使用从运行相同软件的 45 台 Raspberry Pi 设备收集的硬件性能数据集,将最常见的 ML/DL 分类技术与所提出的架构进行了比较。LSTM-CNN 改进了以前的解决方案,在所有设备上实现了 +0.96 的平均 F1 分数和 0.8 的最低 TPR。之后,对之前的模型应用了以上下文和 ML/DL 为重点的对抗性攻击,以测试其稳健性。基于温度的上下文攻击无法破坏识别,但一些 ML/DL 最先进的逃避攻击是成功的。最后,选择对抗性训练和模型蒸馏防御技术来提高模型对逃避攻击的弹性,将其稳健性从高达 0.88 的攻击成功率提高到最坏攻击情况下的 0.17,而不会以有影响力的方式降低其性能。
摘要。本文提出了第一个有效的量子版本密钥恢复攻击,该攻击基于不可能差分,是之前工作中未解决的问题。这些攻击分为两个阶段。首先,通过解决有限生日问题收集大量差分对,将受攻击的分组密码视为黑盒。其次,根据部分密钥候选对这些差分对进行过滤。我们展示了如何将对过滤步骤转换为量子程序,并对其复杂性进行了完整的分析。如果可以适当地重新优化攻击路径,则此过程可以相对于经典攻击显著加速。我们在 SKINNY -128-256 和 AES-192/256 上提供了两个应用程序。这些结果不会威胁这些密码的安全性,但可以让我们更好地了解它们的(后量子)安全裕度。
OLADOYIN AKINSULI 人工智能和网络安全策略师,萨里大学,英国吉尔福德 摘要- 供应链攻击在网络安全中发展成为一个强大的主题和攻击,它使用复杂的人工智能策略来渗透和颠覆有保障的供应商和软件开发商。这些复杂的攻击利用供应链中现有的信任,通过看似正常的软件更新、固件或服务来传播恶意软件,这意味着人工智能的集成提高了这些攻击的准确性和隐蔽性,并提高了目标获取、恶意软件适应性和软件产品中机器学习模型的操纵。本研究的研究目标有三点:确定人工智能如何加剧供应链风险,这涉及了解最近众所周知的安全漏洞的特征;提出可以保护组织网络的缓解措施。通过使用案例研究以及案例研究和数据分析等分析工具,该研究表明提高安全性和确保实时安全性对于防范人工智能威胁至关重要。先进且影响深远的洞察表明,人工智能在供应链攻击中的持续发展,不仅提升了攻击速度,还加速了攻击过程,而传统防御对此束手无策。研究结果表明,零信任态势、行为分析和安全的软件物料清单 (SBOM) 是可行的,有助于加强供应链。就对未来研究的影响而言,它为以前的研究增加了对供应链攻击中使用人工智能所带来的新挑战的考虑,这是构建安全网络空间保护架构的一个关键研究领域,对于在日益互联的世界中保护关键组织和敏感信息的完整性至关重要。
○攻击者知道目标是一个控制系统,因此量身定制攻击策略,目的是损害控制下的身体系统○尽管物理攻击已经闻名,但现在的网络攻击已经越来越多地被剥削,因为它们便宜,因为它们的范围很长,它们的范围很长,并且很容易复制和协调,但实际上没有攻击,
由于技术革命、信息的广泛传播和事件的出现,物联网 (IoT) 有可能对增长产生重大影响。智能住宅、城市中心和教育系统都是智能的形式。物联网引起了研究人员的极大关注,他们声称这项技术将在决定互联网的未来方面发挥关键作用,根据思科公司的报告,在这种情况下,智能校园的概念是指建立一个持久且互联的环境,以增强学习、效率和整体生活体验。与其他智能环境类似,智能校园容易受到各种风险和威胁的影响,这种情况带来了重要的安全相关挑战,这些挑战会影响校园的发展。本文通过强调所使用的主要应用和技术,概述了智能校园。它提供了与智能校园相关的主要安全问题的检查和评估,根据其各自的类型和重要性级别进行分类,并确定了安全要求、当前威胁和攻击以及架构解决方案和预防安全漏洞方面的最新技术。
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