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技术总监 DGA NRBC 精通
参考资料： 1) 致制造商注意的第 3 号信函，要求自 2020 年 3 月 30 日起对口罩进行 DGA NRBC 控制，并自 2020 年 3 月 31 日起更正 2) 信息说明“保留用于非使用健康的新类别口罩” 2020年3月29日（团结和卫生部、经济财政部、劳动部）及其五个附件包括 2020 年 3 月 25 日的 ANSM 意见，其中规定了在新冠疫情背景下允许重复使用口罩用于非卫生用途的治疗方案。用于测试可洗口罩和用于这些口罩的纺织品。4 月 7 日星期二（截止日期）之后发送的这些类型的样品将不再被 DGA 考虑，并将被重新运送到 IFTH。只有非纺织口罩可以继续直接发送至 DGA。为了最大程度地提高可读性，第 3 封信中仍然有效的元素被复制在文档末尾。参考信息说明（2）介绍了“可重复使用的口罩”的概念。这涉及所有纺织材料和相应的面罩原型。纺织品样品（材料或口罩原型）必须发送至法国纺织服装研究所 (IFTH) 由制造商决定其产品声称的洗涤次数并请求 IFTH填写 www.ifth.org 网站上提供的表格。IFTH 将按照 ANSM 在 2020 年 3 月 25 日的意见中定义的方案建议进行清洗周期，即：“以下完整的治疗周期必须连续完整地进行，以便确保消除 COVID-19 等病毒以及其他潜在致病微生物。
新闻稿_DGA 从...订购 70 辆油罐车
这些 CCNG 将逐步取代 CBH385、TRM 10000 ACH（坦克直升机加油机）和 CCP10 油罐车。他们将遵守有关危险货物运输的规定。它们还将提供更大的燃料携带能力，并为机组人员提供更好水平的保护，以抵御战场威胁。
在杂种量子古典深度学习中的对抗性鲁棒性DGA检测
摘要：本文旨在为对抗性的防御研究差距做出贡献，这是广告讽刺机器学习（ML）攻击和防御的最新技术。更具体地，它有助于对对抗性示例攻击的人工智能（AI） / ML模型的鲁棒性进行度量测量，目前，这仍然是网络安全域中的一个空旷问题，并且在更大程度上是基于量子计算的AI / ML应用程序的更大程度的问题。我们提出了一种新的对抗性鲁棒性测量方法，该方法从量子ML ML模型实验的性能结果中测量统计特性（例如精度和t检验结果的平均值）。我们认为，我们提出的方法适合实现量子安全世界的实际使用，因为在当前嘈杂的中间尺度量子设备（NISQ）时代，量子噪声对于建模是复杂且具有挑战性的，因此使测量任务或基准测试变得复杂。我们的研究的第二个贡献是用于僵尸网络域生成算法（DGA）检测的新型硬化杂交量子量化深度学习（DL）模型，它采用了一种模型硬化的广告范围训练技术来减轻新型未知DGA对手，因为新的CyberAttarake从网络攻击中进行了新的CyberAttack，因此可以预期的是遇到网络武器竞赛。我们的分析表明，混合量子DL模型对对抗性示例攻击的脆弱性高达19％的平均准确性下降。我们还发现，硬化模型的优越性获得的平均准确性高达5.9％。此外，我们发现杂交量子型DL方法使抑制量子噪声对分类器性能的负面影响的好处。我们演示了如何应用我们提出的测量方法评估我们的新型混合量子DL模型，并强调了我们的模型与对抗性示例攻击的对抗性鲁棒性，这是我们研究对跨量子对抗机器学习的实际意义的证据。
DGA选择Exail和Thales向法国海军提供16个水下无人机
关于Exail Technologies Exail Technologies是一家工业公司，专门从事自主机器人技术领域的高技术，其活动的垂直整合。该小组提供了复杂的无人机，导航以及航空航天和光子学产品的系统。Exail技术可确保其在恶劣环境中运作的民事和军事客户的绩效，可靠性和安全性，并在近80个国家 /地区产生收入。Exail Technologies列在EuroNext Paris室B（EXA）上，是EuroNext技术领导者领域的一部分，其中包括110多家领先或高增长的科技公司。www.exail-technologies.com联系人：投资者关系雨果·索桑（Hugo Soussan）电话。+33（0）1 44 77 94 86 H.Soussan@exail-technologies.com Anne-Pauline Petureaux Tel。+33（0）1 53 67 36 72 apetureaux@actus.fr
Dom2Vec - 通过词嵌入和 AI/ML 驱动的词典分析检测 DGA 域
摘要 — 及时识别对域生成算法 (DGA) 域的 DNS 查询在减轻恶意软件传播及其潜在影响方面起着至关重要的作用，尤其是在阻止协调的僵尸网络活动方面。我们推出了 Dom2Vec，这是一种创新方法，通过利用仅从 DNS 查询中观察到的域名中派生的词典特征来快速检测 DGA 生成的域。Dom2Vec 利用词嵌入将从域名中提取的标记映射到高度富有表现力的表示中。然后将这些表示与基于声誉的域名评分系统相结合，该系统利用 n-gram 与白名单域列表相关的共现频率。域嵌入、声誉分数和从域名派生的其他有意义的词典特征的融合为 AI/ML 驱动的 DGA 检测提供了强大的域名表示。通过对包含 25 个不同 DGA 域系列的数据集进行实验评估，我们证明 Dom2Vec 明显优于当前最先进的 DGA 检测和分析方法，将我们之前基于信誉评分的检测系统提高了至少 30%，误报率低于 1%。索引术语 —DGA 检测、Word2Vec、TF-IDF、n-gram、词典分析、DNS、机器学习。