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针对关键基础设施部门的勒索软件攻击
勒索软件团伙不断攻击关键基础设施 (CI)，但许多攻击都没有报告，特别是在没有支付赎金的情况下。2016 年 ii 和 2017 年，iii 不同的 AEP 组织警告称，勒索软件可能会增长，自那时以来，勒索软件数量呈指数级增长。iv,v 有关勒索软件攻击关键基础设施的频率的准确数据对于计划、执行和评估 USG 反勒索软件工作的有效性至关重要。根据最近的 Peters 报告，“联邦政府缺乏有关勒索软件攻击的全面数据”并且“报告分散在多个联邦机构中”。vi USG 通过金融犯罪执法网络 (FinCEN) 接收有关赎金支付的报告，并通过网络安全和基础设施安全局 (CISA) 和执法部门 (LE) 接收有关勒索软件事件的报告；我们提出建议，通过解决情报共享和改进报告流程来提高整个政府的可见性。
将法律武器化：对媒体自由的攻击
媒体自由组织记录了全球被监禁记者的创纪录数量。据保护记者委员会 (CPJ) 统计，截至 2022 年底，有 363 人被监禁，而使用不同方法的记者无国界组织记录的人数为 533 人。虽然只有少数国家监禁大量记者，但法律攻击无处不在，包括在世界主要民主国家。这些威胁从简单的骚扰到“法律战”——旨在扼杀批判性报道和压制基本权利的系统性法律行动。在许多情况下，政府本身利用法律制度破坏新闻界的工作，但私人行为者——包括政客、商人、名人，甚至犯罪组织的所谓领导人——也找到了创造性的方式将法律作为棍棒。
生成AI
生成的AI是指基于从培训数据中学到的模式和关系创建新内容的人工智能系统类别，例如图像，文本，音频或视频。这些模型可以生成类似于培训数据的新颖的原始内容，从而在艺术，娱乐和设计等各种行业中实现了广泛的应用。生成的AI模型可以在大型数据集上进行培训，并且可以在数据[1]中学习复杂的模式和结构。一旦受过训练，他们就可以通过从学习概率分布中取样或使用条件生成等技术来生成新的内容，该技术基于特定的输入条件生成内容。生成AI模型的示例包括基于深度学习的图像生成器，例如gan（生成对抗网络）和变异自动编码器（VAE），基于文本的模型，例如GPT-4，以及基于深度学习算法的音频和视频生成模型[2]。
常规预防...
表1 Berotralstat（Orladeyo®）和Lanadelumab（Takhzyro®）的许可剂量，用于常规预防12岁及12岁以上的患者重量≥40千克的患者的复发性攻击........................................................................................................................年龄≥40kg ................... 2表2表2 reiimbursement代码和在高含水层和lanadelmabab的表现上都可以使用。 .........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
无监督的算法检测零日攻击
摘要在过去的十年中，研究人员，从业人员和公司努力制定机制来检测网络安全威胁。除其他努力中，这些努力是基于规则的，基于签名的基于签名或监督的机器学习（ML）算法，这些算法被证明有效地检测已经遇到和表征的那些侵犯。取而代之的是，新的未知威胁通常称为零日攻击或零周日，可能未发现，因为这些技术通常会被这些技术误解。近年来，无监督的异常检测算法显示出检测零周的潜力。然而，对无监督异常检测算法的定量分析的专门支持仍然很少，并且通常不会促进元学习，这有可能提高分类性能。在这样的程度上，本文介绍了零周期的问题，并审查了无监督的算法检测。然后，本文采用了提问方法来确定对零日检测进行定量分析的典型问题，并显示了如何使用适当的工具设置和行使无监督的算法。使用最新的攻击数据集，我们对i）特征对无监督算法的检测性能的影响，ii）评估入侵探测器的相关指标，iii）均需比较多个无用的算法，iiv），iv）iv算法，iv）iv）应用元学习的应用以减少错误分类的应用。最终，v）我们测量相对于零周的无监督异常检测算法的检测性能。总的来说，本文典型地说明了如何实际编排和应用适当的方法，过程和工具，甚至提供了非专家，以选择适当的策略来处理零日。
无需叠加查询的量子攻击
量子密码分析始于 Shor [40] 的开创性工作，他证明了 RSA 和 Diffie-Hellman 密码体制可以被量子计算机破解。Simon 算法 [41] 的工作原理非常相似，它可以在 ( { 0 , 1 } n , ⊕ ) 中找到一个隐藏周期，但它最近才开始应用于密码分析。2010 年，Kuwakado 和 Morii [29] 展示了如果允许对手进行叠加查询，如何在量子多项式时间内区分三轮 Feistel 网络和随机排列。后来，人们在这种情况下获得了更多结果 [30, 24, 31]。然而，尽管令人印象深刻，但这些破解需要叠加查询模型，在该模型中，攻击者可以将原语作为量子预言机进行访问；例如，对具有未知密钥的密码进行量子加密查询。在本文中，我们首次在标准查询模型中应用了 Simon 算法，表明上述中断可能会在该模型中产生影响。这也是量子隐藏周期算法在仅使用经典查询的对称密码学中的首次应用。我们的核心结果之一是，在解决具有隐藏结构的碰撞搜索问题时，我们可以用多 (n) 个量子比特替换指数大小的内存。即使时间加速仍然是二次的，这也为量子对手带来了之前意想不到的优势。
一个不可能的回旋镖攻击的整体框架
摘要。在2011年，LU引入了DCC上不可能的回旋镖攻击。这种强大的加密分析技术结合了不可能的差异和回旋镖攻击的优势，从而继承了这两种加密技术的优势。在本文中，我们提出了一个整体框架，其中包括两种通用且有效的算法和基于MILP的模型，以系统地搜索最佳的不可能的回旋镖攻击。第一种算法结合了任何关键的猜测策略，而第二个算法将中间会议（MITM）攻击集成到关键恢复过程中。我们的框架非常灵活，可容纳任何一组攻击参数并返回最佳攻击复杂性。将我们的框架应用于Deoxys-BC-256，Deoxys-BC-384，Joltik-BC-128，Joltik-BC-192和Skinnye V2时，我们取得了一些重大改进。我们实现了对Deoxys-BC-256和Joltik-BC-128的第一个11轮不可能的回旋镖攻击。对于Skinnye V2，我们实现了第一个33轮不可能的飞旋镖攻击，然后在密钥恢复攻击中使用MITM方法，时间复杂性大大降低。此外，对于14轮Deoxys-BC-384和Joltik-BC-192，不可能的回旋镖攻击的时间复杂性降低了2 27
车辆撞击攻击 - 基本考虑
安全主任于2025年1月3日星期五发布了公告，标题为“车辆撞击：政府降低风险的整个方法”。安全总监公告之所以发行，是因为当地人必须了解他们在减轻与此类攻击相关的风险方面发挥着至关重要的作用。尽管当地执法机构可能要承担事件安全和一般警务职责以保护其社区，但在涉及“整个政府方法”时，可以更好地实现车辆撞击袭击和其他形式的目标大规模暴力。合作涉及公共工程，消防，EMS，市政或县工程师，当地专业规划师，当地财政官员，当选官员，应急管理协调员，城市经理等的关键利益相关者，对于降低此类攻击的风险和确保社区安全和安全的风险至关重要。
对中毒攻击和对策的调查作者
推荐系统已成为在线服务的组成部分，因为它们能够帮助用户在数据海中找到特定信息。但是，现有的研究表明，某些推荐系统容易受到中毒攻击的影响，尤其是涉及学习方案的攻击。中毒攻击是对手对训练模型进行精心制作的数据的注射，目的是操纵系统的建议。基于人工智能的最新进展（AI），此类攻击最近变得重要。目前，我们还没有关于对手为何进行这种攻击的原因，也没有全面了解这种攻击会破坏模型或可能产生的影响的全部能力。虽然已经开发了许多中毒攻击的对策，但它们尚未系统地与攻击的特性联系在一起。因此，评估缓解策略的各自的风险和潜在成功是DIICULT，即使不是不可能。这项调查旨在通过主要专注于中毒攻击及其对策来造成这一差距。这与主要关注攻击及其检测方法的先前调查相反。通过详尽的文献综述，我们为中毒攻击，形式化其维度提供了一种新颖的分类法，并因此组织了文献中描述的31次攻击。此外，我们审查了43个对策，以检测和/或防止中毒攻击，评估其针对特定类型攻击的效率。