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在水中诱导cynodon dactylon的分解 -
在水位波动区（WLFZ）的流量中，氮（N）的养分水平和磷（P）在上覆的水中由于土壤养分的释放而膨胀，从而影响cynodon dactylon等植物的分解。然而，对这些营养变化对植物养分释放和水动力学的影响的研究有限，使对水质影响的准确评估复杂化。这项研究使用了8个具有不同初始养分水平的水样品来模拟WLFZ土壤养分引起的N和P变化，并检查了Cynodon dactylon的分解和养分动力学。的结果表明，量量显着增加了N和P的初始水平，尤其是作为颗粒氮（PN）和颗粒磷（PP），影响了水中的植物分解和营养动力学。60天后，Cynodon Dactylon损失了47.97％-56.01％干物质，43.58％-54.48％的总氮（TN）和14.28％-20.50.50％的总磷（TP）。初始PN和总溶解氮（TDN）促进了干物质损失，PN和PP促进了TP损失，而PN和PN和TDN抑制了TN损失。到第60天，在上面的水中，植物释放的N和PN或TP之间没有发现正相关。但是，初始PP和PN水平与TN和TP负相关，表明抑制作用。进一步的分析表明，从土壤中释放出的PN和PP支持微生物骨料的形成，增强了硝化和磷的去除，从而随着时间的推移改善了水纯化。
利用人工智能改善您的网络安全态势……
1. 采用人工智能打击犯罪攻击：Emotet 木马是现代恶意软件中最臭名昭著的木马之一，是原型人工智能 (AI) 攻击的典型例子。Emotet 的主要传播方式是垃圾邮件钓鱼，通常通过发票诈骗诱骗用户点击恶意电子邮件附件来实现。Emotet 的作者最近在其木马中添加了一个新模块，用于窃取受感染受害者的电子邮件数据。尽管这种电子邮件泄露功能的来源尚未透露，但最近观察到 Emotet 在全球范围内发送结构化钓鱼电子邮件。这意味着它可以快速插入现有电子邮件线程并强烈敦促受害者点击恶意附件，该附件随后出现在最终的恶意电子邮件中。
网络安全中人工智能技术的叙述概述
诱饵：在钓鱼游戏中，不同类型的诱饵用于捕捉不同类型的鱼。同样，网络犯罪分子使用各种类型的诱饵（如钓鱼电子邮件或虚假网站）来诱骗用户点击链接或输入敏感信息。 上钩：一旦鱼上钩，鱼钩就被设置好了。同样，一旦用户陷入钓鱼骗局或下载恶意附件，攻击者就会在系统中立足并开始攻击。 收线：一旦鱼上钩，目标就是快速安全地将其收线。在网络安全中，一旦检测到攻击，目标就是遏制攻击并防止进一步损害。 引诱：在钓鱼游戏中，垂钓者可能会使用诱饵来模仿特定类型鱼的运动并将其吸引到诱饵上。同样，攻击者可能会使用社会工程技术来操纵用户泄露敏感信息或下载恶意软件。 广撒网：在钓鱼游戏中，钓鱼者可能会广撒网以增加捕鱼的机会。同样，攻击者可能会使用群发垃圾邮件活动或其他自动化工具来瞄准大量潜在受害者。
网络安全政治的模糊性......
作者：M Dunn Cavelty · 2022 · 被引用 6 次 — 在政治竞争的背景下，网络行动缺乏作为获得持久政治或军事优势的独立工具的战略效用。在...
海上关键基础设施中的网络安全
AI Artificial Intelligence AIS Automatic Identification System CCTV system Closed Circuit Television CI Critical Infrastructure CII Critical Information Infrastructure CISO Chief Information Security Officer COP Code of Practice COSCO China Ocean Shipping Company CSA Cyber Security Assessment CSI Container Security Initiative CSIRT Computer Security Incident Response Team CSO Company Security Officer CSP Cyber Security Plan CYSO Cyber Security Officer DA Designated Authorities DDoS (Distributed) Denial of Service DSP Digital Service Providers ECDIS Electronic Chart Display and Information System EEAS European External Action Service EMCIP European Marine Casualty Information Platform EMSA European Maritime Safety Agency ENISA European Union Agency for Cyber Security EUMSS European Maritime Security Strategy GDPR General Data Protection Regulation GMDSS Global Maritime Distress and Safety System GMN Global MTCC Network IACS International Association of Classification Societies IAPH International Association of Ports and Harbours IBC code国际船舶建设和设备国际携带危险化学品的船只工业控制系统ICT信息通信技术ILO国际劳动组织IMDG国际海事危险危险商品国际海事组织IMSBC代码国际海事货运货物IOT IOT IOT IOT IOT IONT地中海运输公司
网络生存力测试与评估手册
联合能力集成与开发系统 (JCIDS) 手册于 2014 年 12 月 18 日更新，将非动能效应作为强制性系统生存能力 (SS) 关键性能参数 (KPP) 的关键要素。CSEIG 将定义的 JCIDS SS KPP 支柱（易感性、脆弱性和弹性）分别转化为预防、缓解和恢复支柱。这些网络生存能力支柱成为 OPTEVFOR 网络生存能力评估的 PMR 构造。CSEIG 定义了可追溯到 PMR 支柱的网络生存能力属性 (CSA)。CSA 的目的是协助开发可测试和可衡量的网络生存能力要求。CSEIG 为 OPTEVFOR 网络生存能力流程的开发做出了贡献，因为 (1) 它的权威源自 JCIDS 流程，并且 (2) 该指南捕捉到了一种描述系统如何承受非动能“打击”以及它们如何影响系统任务的过程。对于作战人员来说，了解其系统在网络对抗环境中的能力和局限性具有重要的作战意义。无论有没有定义的 CSA，都可以做到这一点。但是，如果系统确实有 CSA，则应将其作为评估的一部分，以确定系统是否满足其要求。
网络安全中的生成AI
AI技术的快速进步，尤其是与机器学习（ML）和深度学习（DL）相关的技术的快速进步，已大大扩大了自动化系统攻击和防御能力的范围。ml是指可以在不明确编程的情况下从数据中学习的算法，而DL通过利用复杂的人工神经网络来基于ML构建ML，以从数据中的复杂模式中学习。但是，这一进度呈现了一把双刃剑。一方面，AI增强了网络安全度量，从而能够开发出强大的预测安全系统。另一方面，它具有同等授权的网络对手，他们利用这些技术来开发可超越传统安全措施，适应新环境并以惊人效率逃避检测的恶意软件。
Darktrace Cyber AI 分析师
Darktrace 的 Cyber AI 首先看到公司桌面使用远程桌面通信协议和管理凭据与第二台内部设备建立新连接。在此连接进行期间，第二台设备使用 SMB 文件共享协议与内部服务器建立连接。通过此连接，第二台设备写入内部服务器上的隐藏文件共享，这是在此上下文中从未见过的活动。