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现代网络安全：新时代，新策略
第五章提供了有关纸张高级转换的最后放大。我们将重点放在前两个业务连续性的必要条件上。随着攻击者通过算法变得更加专业，业务不连续成为公司内所有部门的主要问题。因此，我们将目睹业务，网络安全和合规性之间的决策过程的杂交。，鉴于公司的技术预算受盈利能力的限制，并且过去的数据不足以预测CISO的预算的影响，如第2章所述，在公司的未来中，至关重要的是开始利用杂交的上升空间 - 在很大程度上是预算共享。公司需要退后一步，以使他们看待其技术遗产，以便在这三个方面适当同意预算，因此对新的
M.网络法医和信息安全中的技术
M. Tech - 网络法医和信息安全国家电子技术研究所技术进步已经实现了显着的增长，尤其是在网络法医和信息安全领域。该领域中电子组件的创建已经发展为解决网络威胁和信息漏洞所带来的越来越多的挑战。引入网络安全措施始于防火墙，防病毒计划和加密协议的实施，为进一步的发展奠定了基础。在网络法医和信息安全方面的技术进步动力源于双重来源，即对网络威胁的强大保护以及提高网络安全措施的命令性立法的需求。随着数字景观变得越来越复杂，对网络安全解决方案的需求激增。根据行业报告，这种趋势推动了全球网络法医和信息安全市场。数字设备的扩散和敏感数据的增加使网络安全成为当代技术生态系统的关键方面。随着网络事件的数量激增和黑客技术的复杂性，预计网络安全的总体支出将稳步增长。到2030年，预计网络安全支出将占IT预算总体预算的很大一部分，这反映了确保数字资产的重要性。预计对该领域的熟练人力资源的需求将与不断发展的威胁格局一致。鉴于该地区的快速数字化并增加了对数字平台的依赖，预计亚太地区将在推动网络法医和信息安全的全球增长方面发挥关键作用。引入了诸如区块链，人工智能和机器学习之类的先进技术已在加强网络安全度量方面发挥了作用。客户在客户之间的立法任务和提高的认识正在推动在包括政府机构，金融机构和企业在内的各个部门中采用新技术。威胁智能，行为分析和安全自动化等新兴技术正成为网络安全策略的组成部分。随着数字景观的发展，网络安全挑战的复杂性也会增加，因此需要具有网络法医和信息安全方面具有专门技能的劳动力。目前缺乏合格的专业人士，具备数字取证，道德黑客和网络安全管理方面的全面技能。因此，在网络法医和信息安全方面有唯一的培训计划，重点是确保数字系统。网络法医和信息安全方面的M.Tech计划经过精心设计，旨在满足这些行业需求，并为专业人员提供必要的专业知识，以保护数字资产并有效地打击网络威胁。
其美国网络安全连接...
执行摘要此网络安全连接其基础架构资源指南旨在用作其网络安全指南，并进一步协助其行业中的专业人员来确保我们的数字基础架构。本文档与网络信息有关其从业人员，州和当地运输部（DOT）的工作人员及其美国利益相关者的信息相关。该论文是由其美国网络安全社区（COP）的成员撰写和审查的。提供有关如何确保所有连接其基础架构的详细信息，这是一项值得一本具有年度修订的大型技术书籍的任务，我们鼓励其对本主题感兴趣的所有美国成员都将本指南作为他们如何确保我们的数字基础架构的旅程的起点。本指南是对最常见的网络安全主题和当前资源的取样，以供读者进行其他探索。网络安全社区的成员欣赏其美国所有成员的不同背景和观点，并认识到我们所有人都有不同水平的网络安全知识。因此，我们想强调2024年其美国网络安全社区在2024年发表的其他资源，其美国新手网络专业人士Primer的美国网络安全将是那些刚刚开始网络安全旅程的人的更好起点。连接其基础架构文档的这种网络安全的格式使读者可以快速访问确保其基础架构的资源。本文档中的内容是准确的。作为主题专家，我们已经审查了网络安全及其行业中最相关，最及时的在线资源。该高级指南为从业者和利益相关者提供了简短的定义，资源链接和简洁的叙述。本文档中的内容是准确的。
TR 104 016 - V1.1.1 - 网络
不幸的是，许多企业尚未开始量子安全迁移规划，原因有几个。迁移本身的艰巨性可能会成为开始的阻碍。需要分配预算和内部资源，当缺乏内部专业知识、治理层面的支持，或者因为无法准确估计密码相关量子计算机 (CRQC) 出现的时间表时，这可能很难做到。当企业在固定预算下工作并经常面临包括勒索软件攻击和零日漏洞在内的重大安全威胁时，这些问题会变得更加严重。此外，即使对于那些希望立即开始量子安全迁移规划的企业来说，他们也常常难以决定从哪里开始以及如何开始。
ARCH PERSPECTIVES 人工智能在网络防御中的应用
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devpolicyblog-无量子的定量目标
首先，关于哪些国家应为NCQG做出贡献，存在很多分歧。现有的贡献者国家反复呼吁中国，印度和海湾国家等较高的中等收入发展经济体为NCQG做出贡献。像美国和澳大利亚这样的国家认为，1992年建立的贡献者清单已过时，因为它不仅排除了大型高排放经济体，而且不包括新加坡和文莱等高收入国家。在TED中，任何发展中国家谈判的群体（包括最不发达国家（LDC））不支持扩大贡献者名单的推动。这是令人惊讶的，因为没有要求发育党的贡献，这将受益于增加贡献者名单可能导致的量子。
可解释的AI用于使用大语言模型体系结构的网络威胁智能
对威胁的检测和理解在制定任何形式的防御策略中起着重要作用；因此，提高检测能力，以及当今网络安全性动态世界的上下文见解非常重要。本文使用大型语言模型架构来理解网络威胁智能，以解释人工智能。我们的方法利用LLM的优越NLP分析大量威胁数据，并为可能的安全风险提供可行的，可理解的见解。我们引入了一个新的范式，通过该范式将LLMS整合到经典的CTI框架中可以实现复杂的威胁模式识别，并为每个检测到的威胁提供了人类可读的解释。这将增强AI驱动威胁分析的透明度和可信度，从而使决策变得更加容易，并更加由网络安全专业人员了解。在现实世界数据集上进行了广泛的测试，以验证我们的方法，表明我们的方法显着提高了与当前方法相比的威胁检测准确性和解释质量。这些发现表明，LLMS通过将相同的相同的CTI系统嵌入到弹性和适应性方面，可以显着提高网络安全工具功效。
