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RansomAI：基于人工智能的隐秘加密勒索软件
摘要 — 网络安全解决方案在检测使用固定算法和加密率的勒索软件样本时表现出色。然而，由于目前人工智能 (AI) 的爆炸式增长，勒索软件（以及一般的恶意软件）很快就会采用人工智能技术，智能、动态地调整其加密行为，以使其不被发现。这可能会导致网络安全解决方案无效和过时，但文献中缺乏人工智能驱动的勒索软件来验证它。因此，这项工作提出了 RansomAI，这是一个基于强化学习的框架，可以集成到现有的勒索软件样本中，以调整其加密行为并在加密文件时保持隐秘。RansomAI 提出了一个代理，它可以学习最佳的加密算法、速率和持续时间，以最大限度地减少其检测（使用奖励机制和指纹智能检测系统），同时最大限度地提高其损害功能。所提出的框架在勒索软件 Ransomware-PoC 中得到了验证，该软件感染了 Raspberry Pi 4，充当众包传感器。深度 Q 学习和隔离森林（分别部署在代理和检测系统上）的一系列实验表明，RansomAI 可以在几分钟内以超过 90% 的准确率逃避对影响 Raspberry Pi 4 的勒索软件 PoC 的检测。索引术语 — 勒索软件、强化学习、人工智能、恶意软件、逃避
确保量子密钥分发的新方法
摘要：本研究通过在 SARG04 和 BB84 协议中实现快速经典信道认证，引入了一种增强量子密钥分发 (QKD) 安全性的新方法。我们提出了单认证，这是一种开创性的范例，采用抗量子签名算法（具体来说是 CRYSTALS-DILITHIUM 和 RAINBOW）仅在通信结束时进行认证。我们的数值分析全面检查了这些算法在基于块和连续光子传输场景中在不同块大小（128、192 和 256 位）下的性能。通过 100 次模拟迭代，我们细致地评估了噪声水平对认证效果的影响。我们的研究结果特别突出了 CRYSTALS-DILITHIUM 始终优于 RAINBOW 的表现，当量子比特错误率 (QBER) 增加到 8% 时，QKD-BB84 协议的签名开销约为 0.5%，QKD-SARG04 协议的签名开销约为 0.4%。此外，我们的研究揭示了更高的安全级别与增加的身份验证时间之间的相关性，CRYSTALS-DILITHIUM 在高达 10,000 kb/s 的所有密钥速率上都保持了卓越的效率。这些发现强调了单一身份验证可以大幅降低成本和复杂性，尤其是在嘈杂的环境中，为更具弹性和更高效的量子通信系统铺平了道路。
与私营部门的合作很重要：Al Romaihi
内政部安全局以及南方省的官员。谢赫·哈利法·本·阿里殿下强调安全委员会在执行内政部长谢赫·拉希德·本·阿卜杜拉·阿勒哈利法将军的指示以满足该省公民的安全需求方面发挥了重要作用。他肯定了南方省热切希望在回历 1444 年穆哈兰姆月期间与各安全当局和社区中心 (Ma’atams) 负责人进行协调并做出安全安排，按照程序并加强必要的安全措施和阿舒拉节纪念活动的准备工作，营造安全和安宁的氛围，并按照内政部长在这方面的指示行事。谢赫·哈利法·本·阿里殿下还通过视频演示了解了民防总局为确保所有人的安全而组织针对南部省内各工厂和工业车间的安全意识活动的努力，并赞扬了民防人员的高水平安全准备。另一方面，安全委员会跟进了总局的联合努力
利用SDN中的网络切片来处理应用程序失败
摘要 - 不像传统网络，软件定义的Net Works（SDN）提供了对网络中所有设备的总体视图和集中控制。SDNS使网络管理员能够使用通用API在SDN控制器的基础上通过程序应用程序来实现网络策略。可以通过维护整个网络的统一控制来部署一个或多个控制器实例来管理数据流。预计控制器将对转发设备的查询迅速响应。假定控制器的快速响应是在执行复杂的机制的同时是不合理的。在本文中，作者提出了一种称为隔离器的独特，自适应，轻巧但有效的技术，以减轻内部攻击的效果以及在启用SDN的云中分布式应用程序的故障。在检测虚拟机的任何可疑活动时，提出的安全应用程序通过将接口删除到其各自的共享网络并通过以高度选择性模式运行的受限制网络来隔离。通过将数据流量进行深度数据包检查，限制网络搜索与已知蠕虫模式的匹配。该应用程序是针对OpenDaylight Controller编程的，结果显示出具有最小的延迟和计算成本的恶意活动方面有了显着改善。
评估机器学习在网络威胁检测中的有效性
在当今的数字时代，网络威胁对组织构成了重大挑战，需要采取更高级的检测方法。本研究旨在评估机器学习（ML）技术在检测网络威胁，专注于监督，无监督和增强学习模型中的有效性。诸如CICIDS2017之类的数据集，研究训练包括随机森林，支持向量机（SVM）和神经网络在内的模型。评估基于准确性，精度，召回和F1得分指标。结果表明，随机森林模型以92.5％的准确性优于其他模型，精度为91.8％，F1得分为92.4％。这种出色的表现强调了其实时威胁检测的潜力，这是一个案例研究证明的，该案例研究有效地确定了大型技术公司网络中先前未发现的网络威胁。但是，该研究还承认诸如数据质量和连续模型更新的需求之类的挑战。这些发现表明，将ML模型集成到网络框架框架中可以显着提高威胁检测效率。未来的研究应探索将ML与传统方法结合起来，并提高对抗性攻击的模型鲁棒性，以进一步提高网络安全度量。
欧洲网络安全背景
全球连通性推动了全球数字化，创建了用于交流和传播信息的跨境社交网络。使用数字身份进行民主程序正在成为现实，公共服务正在转向使用数字工具来实施简化程序。与此同时，我们的房屋变得更加智能，我们的城市更加智能，物联网的使用呈指数级增长。全球企业都从实施信息技术工具中受益，工业 4.0 越来越依赖云服务和互联网。同样，电子商务和平台经济的发展方式在 30 年前是不可想象的。所有这些都有助于创造一个新的、更广泛的“网络空间”概念，其中安全概念越来越重要。因此，数字化的普及使得网络安全不再仅仅是计算机科学家关注的问题，而是未来数字社会安全化的核心横向因素。最近，与 Covid-19 相关的数字工具使用增加和乌克兰冲突，以及随后武器化网络攻击的升级，都引发了人们对网络空间安全性以及欧盟应如何应对这一问题的质疑。尽管网络威胁急剧上升
自动监视操作中无人机群的安全通信框架
无人机已成为各个领域中必不可少的工具，从监视和环境监测到灾难响应和通信继电器。然而，它们在关键任务中日益增长的使用需要强大的措施来防止潜在威胁并确保行动的完整性。本研究为部署在监视任务中的一群无人机提供了一种新颖的安全架构。利用通过Delaunay三角剖分建立的可靠基础进行无人机之间的通信，这项工作引入了高级安全协议，以增强网络的保护和完整性。该体系结构采用网状网络托架连接六台无人机，每个无人机都配置为特定的监视任务，包括外围监测，区域扫描，热成像，交通观察，通信继电器和事件响应。网格网络范围可确保扩展覆盖范围，冗余，负载平衡和自我配置，从而显着提高可靠性和弹性。使用GNS3和EtterCap进行了安全验证，模拟了各种漏洞。经典无人机网络与拟议的安全网络之间的比较性能分析表明，针对潜在攻击的出色交通管理和鲁棒性。结果强调了Architecture在关键监视环境中对安全可靠操作的适用性。
国会记录
MS提交的解释性声明。众议院委员会主席Granger关于H.R.2882，进一步的合并拨款法，2024本法包括20财政年度的6份常规拨款法案。The divisions con- tained in the Act are as follows: ∑ Division A—Department of Defense Ap- propriations Act, 2024 ∑ Division B—Financial Services and Gen- eral Government Appropriations Act, 2024 ∑ Division C—Department of Homeland Se- curity Appropriations Act, 2024 ∑ Division D—Departments of Labor, Health and Human Services, and Education, and Related Agencies 2024年∑ e拨款法 - 立法分支机构法律法规，2024 ∑司法f-国家部门，福特行动及相关计划及相关计划法，2024 ∑ g dicress g-其他事项第1节是该法案的简短标题。该法案的第2节显示了一个包含表。该法第3条规定，除非另有规定另有规定，否则任何对任何部门中包含的“本法”的提及均应视为仅指该部门的规定。该法第4条规定，本规范声明在分配资金和实施本立法方面应具有相同的效率，就好像这是会议委员会的共同解释性声明一样。 该法第5条提供了拨款的声明。 该法第7条涉及国会议员的生活调整成本。该法第4条规定，本规范声明在分配资金和实施本立法方面应具有相同的效率，就好像这是会议委员会的共同解释性声明一样。该法第5条提供了拨款的声明。该法第7条涉及国会议员的生活调整成本。该法第6条规定，国会指定为紧急要求的每笔金额取决于总统，因此指定所有此类征收金额并将此类事件传输给国会。A司 - 国防部拨款范围，2024年，以下是对本法案的效率的解释，该法案为FIS-
白宫网络安全战略强调软件安全
埃里克·塔克和弗兰克·巴贾克美联社华盛顿（美联社）——白宫周四公布了一项雄心勃勃、范围广泛的网络安全计划，呼吁加强对关键行业的保护，并对不符合基本标准的软件公司追究法律责任。该战略文件承诺将使用“一切国家权力手段”来预防网络攻击。民主党政府还表示，将努力“对私营部门的数据收集施加严格而明确的限制”，包括地理位置和健康信息。代理国家网络总监肯巴·沃尔登在周四的一个在线论坛上表示：“在让每个美国人都相信网络空间对他们来说是安全的之前，我们还有很长的路要走。”“我们希望学区能够在很大程度上自行与跨国犯罪组织展开正面交锋。这不仅不公平，而且无效。”该战略在很大程度上规范了过去两年在关键基础设施遭受一系列引人注目的勒索软件攻击后已经开展的工作。2021 年对一条主要燃油管道的攻击引发了加油站的恐慌，导致
纳米聚焦X射线束可重新编程安全电路
硬件安全实验室和破坏最新电路处理的需求导致了对新扰动方法的不断研究。Skorobogatov 和 Anderson [1] 揭示了使用可见光和红外光的可能性。故障分析界已经对这种物理现象进行了研究和解释 [2–5]。激光可以同步和聚焦，以诱发瞬态故障。在安全评估实践中，这些故障可能会产生强大的效果。电磁辐射扰动为电路破坏提供了新的突破口 [8, 6, 7]。这种方法可能不如光那么通用，但也能产生非常有趣的结果。对电路的访问限制较少，不一定需要拆开包装。为了继续研究扰动的波长谱，这里建议先了解一下 X 射线的可能性。过去曾分析过 X 射线与电子电路的相互作用 [9–12]，但其在安全性评估中的应用主要局限于芯片和封装成像，并被提及为一种扰动手段，但没有实际效果。聚焦于被测设备的特定区域可以看作是扰动技术的关键点。最终的挑战可能是聚焦到激进技术节点上的单个晶体管。同步加速器设备能够利用 X 射线辐射实现这一目标。