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2023 年网络安全完整指南
我们唯一能察觉到的可见影响是，您可能会发现互联网连接速度变慢。仅此而已。您不会看到任何其他影响。部分原因是黑客使用受感染的设备，将它们集中起来，发起拒绝服务 (DDoS) 攻击和垃圾邮件活动，然后从中获利。这完全取决于规模。如果网络犯罪分子可以发送 1000 万条垃圾邮件，并获得 0.1% 的命中率，那就足够了。此外，我们看到 IoT 设备最近被应用于加密货币挖掘。要破解加密货币挖掘所涉及的素数，您需要大量的计算能力。因此，犯罪分子再次利用单个设备的计算能力来组成更大的网络。
使用机器学习方法基于智能安全系统的入侵检测Svitlana Popereshnyak 1，Anastasiya Vecherkovskaya 2，
摘要作者已经分析了网络安全的基本概念和网络安全技术，研究了人工智能在网络安全中的特殊性，分析了应用机器学习方法，并介绍了机器学习方法在网络安全性中应用的实验研究结果。使用机器学习方法基于智能安全系统的入侵检测，该方法旨在检测最新的恶意URL，并扩展了用于分布式拒绝服务（DDOS）攻击的攻击。进行了研究的SIS-ID系统的实验研究和性能评估。关键字1网络安全，攻击，智能家庭，物联网，机器学习，主机，网络犯罪，风险，威胁，软件。1。简介
标题列表2025
OK6CY13 Rule-Based With Machine Learning IDS for DDoS Attack Detection in Cyber-Physical Production Systems (CPPS) OK6CY14 Rethinking Membership Inference Attacks Against Transfer Learning OK6CY15 Automatic Evasion of Machine Learning-Based Network Intrusion Detection Systems OK6CY16 Evasion Attack and Defense on Machine Learning Models in Cyber- Physical Systems: A Survey OK6CY17 Transferability of Machine Learning Algorithm for IoT Device Profiling and识别OK6CY18网络威胁分类模型的自我训练以威胁付费中心增强OK6CY19 rmdnet-Deep学习范式，用于有效的恶意软件检测和分类OK6CY20高级机器学习基于机器学习的恶意软件检测系统
使用Wireshark和机器学习的网络入侵检测D. Chandravathi 1，P.V.S.S. Praneeth 2，*，Abida Sakina 3，Kotti Anjanaa 4，Botch
摘要网络设备的增长强调了对保护数字系统免于不断发展的网络威胁的高级入侵检测（IDS）工具的渴望。传统IDS系统通常很难适应威胁环境，因为它们依赖于预定义的签名列表。本研究提出了一种新的方法，该方法将Wireshark（一种广泛使用的网络数据包分析工具）与用于入侵检测的高级机器学习。我们的系统利用Wireshark的数据摄入和分析功能以及算法（例如梯度提升，天真的bay和随机森林），在检测网络流量数据吞吐量中的缺陷和潜在侵入方面提供了更高的准确性。它为包括DDOS攻击在内的各种网络威胁提供了有效的保护，并符合监管标准。这项研究代表了网络安全改革的重大进步，使组织能够实时减轻威胁，并在持续的数字环境中支持协作防御。一个称为入侵检测系统（IDS）的系统可观察恶意交易的网络流量，并在观察到时立即发送警报。是对网络或系统检查恶意活动或违反政策的软件。每种非法活动或违规通常使用SIEM系统中心记录或通知给药。IDS监视网络或系统以进行恶意活动，并保护计算机网络免受来自包括内部人员在内的用户的未经授权访问的访问。入侵检测器学习任务是建立一个预测模型（即分类器）能够区分“不良连接”（入侵/攻击）和“好（正常）连接”。关键字：DDOS攻击，ID，入侵检测，机器学习，恶意攻击，幼稚 - 绑架，随机森林
2022-2023 年：乌克兰网络冲突之年 - 泰雷兹
冲突，甚至在 2022 年 2 月入侵开始之前。俄罗斯在乌克兰系统中预先部署了破坏性的军事软件程序 (ortho britannique)（见图 2），试图进行网络战，作为地面闪电战的对应。第 4 章将详细研究这些擦除程序。从网络角度来看，冲突显然已从早期发展起来。自 2022 年第三季度以来，网络冲突主要涉及与冲突结盟但不一定得到赞助的黑客活动分子的骚扰和网络破坏行动。这些行动占冲突开始以来记录的事件的 75%，并且涉及由大部分是在冲突开始后成立的团体发起的一波又一波 DDoS 攻击。破坏性网络军事行动仅占总事件数的 2%，主要针对乌克兰公共部门组织。
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✓ Bespoke Network Connectivity (not general purpose) ✓ Eliminate phishing attacks ✓ Resistance to Distributed Denial of Service (DDoS) attacks ✓ Remove DNS, Certificate Authority, Public Key dependency ✓ Ephemeral IPv6 – time+device dependent address:port ✓ Enabler to Web3 Technology Adoption ✓ Anonymized routing, TOR (The Onion Router, Dark Web) ✓ Multi-Pathway Packet Routing (eg split 5G + WiFi) ✓ Hardware security features enable user identity attribution ✓ Endpoint network data analysis (audits, insider threat mitigation) ✓ Quantum Computing Resistant, hardware-enabled cryptography ✓ Novel integration of cyber and hardware security ✓ Combined multi-factor authentication & VPN solution ✓ Raytheon Patented Technology ( US20220239697A1 )
云本地应用程序保护平台（CNAPP）
供应商当前提供的CNAPP解决方案的独特功能是集成了以前作为独立产品的几种功能。These most often include Cloud Security Posture Management (CSPM) for identifying vulnerabilities and misconfigurations in cloud infrastructures, Cloud Workload Protection Platforms (CWPP) that deal with runtime protection of workloads deployed in the cloud (such as virtual machines, containers, and Kubernetes, as well as databases and APIs), and Cloud Infrastructure Entitlement Management (CIEM) for centralized management of rights以及（多）云环境的权限。有时还包括云服务网络安全性（CSN），将Web应用程序防火墙，安全Web网关和DDOS保护等功能结合在一起。
能源安全与……之间不可或缺的联系
能源安全与网络安全之间不可或缺的联系 作者：Marlen Rein 勒索软件、网络间谍、网络钓鱼和 DDoS 攻击只是可能损害整个能源系统并造成重大社会混乱的众多可能性中的几个例子。随着许多国家走上绿色和数字化转型的道路（通常称为双重转型），能源部门也在经历快速而大规模的数字化。这与地缘政治紧张局势的加剧一起意味着能源安全与网络安全之间的相互联系正在不断加强。本文重点介绍了受网络风险影响的一些能源安全关键领域，以表明需要从整体角度来确保北约国家的能源安全。能源安全有多种概念，但本文采用了北约能源安全卓越中心 (ENSEC COE) 使用的能源安全定义和标准，该中心将能源安全称为“稳定可靠地供应所需的能源形式和数量，从而实现北约的能力、作战效率和弹性。”本文围绕这一定义的关键术语，即稳定可靠的供应、北约的能力、作战效能和弹性展开，重点介绍了更广泛的军民框架中与这些方面相关的一些主要网络威胁。关于能源部门易受网络威胁的脆弱性，有大量令人震惊的信息；例如，国际能源署、北约和欧盟委员会已警告能源部门网络攻击的增加，金融时报提到针对工业目标的网络攻击数量不断增加，仅举几例。此外，许多国家当局也强调了日益增加的安全风险。表 1 显示了近年来不同行业（包括天然气和电力基础设施）网络攻击趋势的增长。对关键能源基础设施构成的风险尤其令人担忧，因为它们可能造成严重破坏并削弱能源的稳定可靠供应，除了可能对经济和声誉造成负面影响之外。乌克兰的能源部门是最近几次网络攻击最突出的目标之一。不过，全球还有许多其他例子和事件，包括许多北约成员国。能源行业与任何其他关键行业一样，可能容易受到不同类型的风险的影响，例如勒索软件、DDoS 攻击、数据相关威胁、恶意软件、社会工程或供应链攻击。网络威胁可能会在短期或长期内对稳定可靠的能源供应产生负面影响，具体取决于攻击的难度和该行业的准备程度。能源行业的目标可能非常多样化。针对美国最大成品油管道 Colonial Pipeline 的勒索软件攻击是最近最著名的例子之一，造成了重大破坏性影响。CSIS 编制的网络事件列表中重点介绍的其他一些案例包括，针对意大利能源机构 GSE 的网络攻击，攻击方式是入侵服务器并阻止系统访问；针对立陶宛能源集团 Ignitis 的 DDoS 攻击；针对不同私营公司的网络间谍活动，
常规报复和网络攻击
首先，确定网络攻击的来源通常很困难，这使得报复变得困难，甚至不可能。网络攻击通常是匿名的，难以追踪，并且可能在设置后很长时间才触发。此外，这些攻击通常不是由国家发起，而是由犯罪实体、黑客组织或其他非国家行为者发起，这些行为者有时（但并非总是）与国家有关联或由国家支持。如果不能直接及时地将网络攻击归咎于某个国家，那么公开报复的实际和政治窗口就会关闭。其次，也是最重要的一点，大多数网络攻击并不具有战略影响。大多数网络攻击要么是分布式拒绝服务 (DDOS) 攻击（旨在破坏、勒索或敲诈），要么是通过黑客和恶意软件相结合的方式收集信息。即使是归咎于某个国家的攻击通常也低于常规报复的门槛。
入侵宇宙：针对太空领域的网络行动乌克兰战争案例研究
2022 年 2 月 24 日，在俄罗斯入侵乌克兰的几个小时前，俄罗斯军事情报局 (GRU) 对 ViaSat 的 KA-SAT 卫星网络发动了破坏性网络攻击。具体来说，GRU 的目标是欧洲数千台 ViaSat 的 SurfBeam 2 调制解调器，乌克兰武装部队依靠这些调制解调器进行互联网卫星通信。首先，GRU 对调制解调器进行了分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击，然后利用了配置错误的虚拟专用网络 (VPN) 应用程序中的漏洞。该漏洞使 GRU 能够远程访问 KA-SAT 管理段，并允许它同时对大量 SurfBeam 2 调制解调器执行管理命令。GRU 利用此功能部署了擦除器恶意软件（称为 AcidRain）来覆盖数千台 SurfBeam 2 调制解调器的内存，从而使它们无法使用。