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NASA 网络安全计划需要更新...
自 2019 年网络安全要求发布以来，NASA 一直在考虑但尚未实施对其航天器采购政策和标准的更新。2023 年，NASA 发布了一份太空最佳实践指南，其中包含有关网络安全原则和控制、威胁行为者能力以及潜在缓解策略等信息。但是，该指南对于航天器计划是可选的。NASA 官员解释说，他们尚未将该指南纳入必需的采购政策和标准的一个主要原因是这样做需要很长时间。GAO 承认标准制定过程可能需要时间，但对于应该要求的实践，NASA 必须这样做。但是，官员表示，他们没有实施计划和时间表来将额外的安全控制措施纳入采购政策和标准。因此，NASA 面临着网络安全控制措施实施不一致的风险，并且无法保证航天器具有分层和全面的防御攻击的能力。
网络空间：这是问题和挑战
2技术专家玛格丽特·鲁斯（Margaret Rouse）的网络空间，2023年6月。3个身份盗用在网络空间，南迪尼·阿罗拉（Nandini Arora），基督（被视为大学）浦那（Pune），拉瓦萨（Lavasa），第IV卷v | ISSN：2582-8878 4 https://en.m.wikipedia.org/wiki/cyberspace#:~:: text=cycyberspace%20A%20A%20A%20A%20Global%20AND;
网络空间领域的 ARCYBER
2024 年春天，陆军网络司令部 (ARCYBER) 重新焕发了乐观情绪，并有机会评估我们的任务集并反思我们在整个陆军和组织中经历的变化。回顾 2023 年，世界各地日益加剧的紧张局势和冲突凸显了我们能力的重要性，以及需要继续努力遏制侵略并在必要时做好充分准备在冲突中获胜。ARCYBER 的每一位士兵和平民都敏锐地意识到这些冲突，更尖锐地说，网络空间冲突现在是国家之间持久战略竞争不可或缺的要素。乌克兰和加沙的冲突表明，所有交战方都在网络领域开展行动，以支持他们的战术和战略目标。全天候网络竞争的持续性以及对危机和冲突的持续准备需要不断适应，以最佳地利用我们有限的资源。我经常被问到：“ARCYBER 究竟如何为陆军、美国网络司令部 (USCYBERCOM) 和我们的整体国防做出贡献或提供支持？”这个简单直接的问题的答案由五部分组成。
网络安全性的以用户为中心的机器学习框架
本文介绍了针对网络安全操作中心（CSOC）量身定制的以用户为中心的机器学习框架，以增强网络威胁检测和响应能力。通过关注组织内最终用户的行为和活动，拟议的框架旨在确定异常的用户活动，检测内幕威胁并根据组织风险确定警报的优先级。利用高级机器学习算法进行异常检测，分类和聚类，该框架简化了事件响应工作，并提高了CSOC操作的整体效率。评估指标，例如检测率，假阳性率，平均检测时间（MTTD）和平均响应时间（MTTR）来评估框架的性能，证明了检测复杂的网络威胁的有希望的结果。
GAO-24-106343，网络安全
来源：国土安全部网络安全和基础设施安全局的文档分析；国家标准技术研究所；以及管理与预算办公室。| GAO-24-106343 GAO的高风险系列确定了十个行动领域，对于应对国家的网络安全挑战至关重要。该命令的要求直接解决了这十个关键行动领域中的五个，而其他五个命令可以通过其他最近发行的策略，框架和指导来解决。例如，如果有效实施，国家网络劳动力战略和国家网络安全战略可能会解决网络劳动力和关键基础设施行动领域。除了十个行动领域外，六名联邦首席信息安全官（CISO）还确定了他们认为具有挑战性的其他网络问题领域，例如网络资金的不确定性，创造了一种将网络安全作为基本任务组成部分的文化，并将重点放在网络合规性上，而不是网络恢复力。该订单的要求还解决了CISO确定的这些其他网络问题领域。例如，该订单通过要求OMB协助机构拥有足够的资源来实施其要求，从而解决了网络资金中的不确定性。
网络的机器学习技术...
机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个分支，它专注于开发可以识别历史数据中模式，从中学习并做出逻辑判断的计算机程序，几乎没有人类投入。保护数字系统，例如计算机，服务器，移动设备，网络和相关数据，以防止敌对攻击，称为网络安全。将网络安全与ML相结合的两个关键组成部分正在考虑使用机器学习并使用机器学习来实现网络安全的网络安全。这一结合可能会以多种方式使我们受益，包括通过增强机器学习模型的安全性，增强网络安全技术的有效性，并支持有效检测零日间攻击，并以最少的人类交互作用来进行零日间攻击。由于技术的快速发展，网络安全格局变得更加复杂，从而造成了许多困难来保护敏感的数据和重要的基础架构。该项目的目标是在网络安全中使用机器学习实施三个不同的系统。第一个系统调查了如何使用强化学习来改善网络安全措施。强化学习算法被教导，根据他们通过反应和错误与环境的互动做出最佳选择，这对于适应更改的网络威胁很有用。第二种方法侧重于恶意软件识别，因为证明使用基于标准的签名方法很难识别出疏散和多态性恶意软件。在这种工作中使用了几种机器学习和深度学习方法，以准确识别和分类危险软件。第三个解决方案使用机器学习和深度学习技术来解决网络入侵检测的关键问题。将使用各种数据集以及评估措施在整个项目中评估每个系统的机器学习模型的性能。
弗吉尼亚网络安全计划
1.1建立并维护所有技术资产的详细企业资产清单（包括硬件和软件）1.2确保仅授权资产连接到企业系统并被清单1.3升级或替换所有软件不再接收安全维护/支持1.4 1.4建立并维护所有数据库存并对所有系统进行了数据敏感性，以确定所有政府网站1.5迁移1.5。并维护管理员，服务和用户帐户的清单2。威胁监控2.1部署主机入侵检测/预防以及所有工作站和服务器的终点检测和响应2.2部署网络监控，在网络出口处部署网络监控，过滤和检测和检测点2.3集中安全事件2.4收集网络流量日志2.5收集网络流量日志2.5审核日志2.5审核日志收集所有服务器和系统托管数据托管数据均与日志管理标准2.6
B.Sc.具有网络安全的计算机科学 全国性益生菌，益生元，后生物学和Biofo_20241122_142710_0000.pdf 3天国际研讨会 生物技术 BSC-Chemistry-2021-2024-Batch.pdf M.Sc.时尚和服装设计选择... 计算机应用学士学位2023 - 2026 ...
PSGR KRISHNAMMAL妇女学院Peelamdu，Coimbatore -641004，印度泰米尔纳德邦。电话：+91 422 429 5860/429 5959电子邮件：principal@psgrkcw.ac.ac.in www.psgrkcw.ac.in
AI
在不断发展的网络安全景观中摘要，人工智能（AI）技术的扩散引入了有希望的进步和令人生畏的挑战。本文探讨了应对AI时代的网络安全挑战的理论基础和实际含义。随着AI集成到数字基础架构的各个方面，包括威胁检测，身份验证和响应机制，网络威胁变得越来越复杂且难以减轻。理论方法深入了解AI算法，人类行为和对抗性策略之间的复杂相互作用，从而阐明了网络攻击和防御策略的基本机制。然而，这种复杂性也引起了新的漏洞，随着AI驱动的攻击利用机器学习算法逃避传统的安全措施，对整个部门的组织提出了巨大的挑战。因此，实用的解决方案需要采用多方面的方法，包括强大的威胁智能，适应性的防御机制和道德考虑，以维护AI驱动的网络威胁。利用AI进行网络安全防御