XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEvasion
具有同态加密数据空间的统一防御
联合学习（FL）促进了客户在培训共享的机器学习模型的情况下合作，而无需公开各个私人数据。尽管如此，FL仍然容易受到效用和隐私攻击的影响，特别是逃避数据中毒和建模反演攻击，从而损害了系统的效率和数据隐私。现有的范围通常专门针对特定的单一攻击，缺乏普遍性和全面的防守者的观点。为了应对这些挑战，我们介绍了f ederpography d efense（FCD），这是一个统一的单框架，与辩护人的观点保持一致。FCD采用基于行的转座密码加密，并使用秘密钥匙来对抗逃避黑框数据中毒和模型反转攻击。FCD的症结在于将整个学习过程转移到加密的数据空间中，并使用由Kullback-Leibler（KL）差异引导的新型蒸馏损失。此措施比较了本地预审最终的教师模型对正常数据的预测以及本地学生模型对FCD加密形式相同数据的预测的概率分布。通过在此加密空间中工作，FCD消除了服务器上的解密需求，从而导致了计算复杂性。我们证明了FCD的实践可行性，并将其应用于对基准数据集（GTSRB，KBTS，CIFAR10和EMNIST）上的Evasion实用程序攻击。我们进一步扩展了FCD，以抵御CI-FAR100数据集中的Split FL中的模型反转攻击。与第二最佳方法相比，我们在各种攻击和FL设置中进行的实验表明了对效用逃避（影响> 30）和隐私攻击（MSE> 73）的实际可行性和巨大性。
西班牙威胁形势报告 - SOCRadar
初始访问 T1078 有效账户 T1190 利用面向公众的应用程序执行 T1047 Windows 管理规范 T1059 命令和脚本解释器 T1059.003 Windows 命令 Shell 持久性 T1547.001 启动或登录自动启动执行：注册表运行键/启动文件夹权限提升 T1055 进程注入防御规避 T1055 进程注入 T1070.004 主机上的指示器删除：文件删除 T1112 修改注册表 T1497 虚拟化/沙盒规避凭证访问 T1056.004 凭证 API 挂钩 T1110 暴力破解发现 T1012 查询注册表 T1018 远程系统发现 T1057 进程发现横向移动 T1021 远程服务T1021.001 远程服务：远程桌面协议 T1021.002 远程服务：SMB/Windows 管理员共享收集 T1056.004 凭证 API 挂钩命令和控制 (C2) T1090.003 代理：多跳代理泄露 T1567.002 通过 Web 服务泄露：泄露到云存储影响 T1486 加密数据以产生影响 T1490 抑制系统恢复
圣雄甘地大学修订的 B Tech 计划...
模块 I (7 小时) 印度储备银行 — 职能 — 信贷控制 — 定量和定性技术 商业银行 — 职能 — 印度小型工业发展银行和国家农业和农村发展银行的作用 股票市场 — 职能 — 印度股票市场面临的问题 — 共同基金 模块 II (6 小时) 印度的跨国公司 — 跨国公司对印度经济的影响 全球化 — 必要性 — 后果 私有化 — 原因 — 公共部门企业的撤资 印度的信息技术产业 — 未来前景 模块 III (6 小时) 直接税和间接税 — 影响和发生率 — 直接税和间接税的优点 — 累进税和累退税 — 税收规则 — 税收制度的职能 — 逃税 — 印度逃税的原因 — 后果 — 控制逃税的步骤 赤字融资 — 作用 — 与赤字融资相关的问题 模块 IV (5 小时) 国民收入 — 概念 — GNP、NNP、 NI、PI 和 DPI-估计国民收入的方法-估计国民收入的困难通货膨胀-需求拉动和成本推动-通货膨胀的影响-政府控制通货膨胀的措施模块 V（6 小时）国际贸易-自由贸易案例-保护主义案例国际收支-印度 BOP 不平衡的原因-关税与贸易总协定-TRIPS 和 TRIMS 对印度经济的影响-WTO 决定对印度工业的影响教科书
美国经济制裁实践指南
美国经济制裁指南 什么是美国经济制裁？ 美国经济制裁是美国政府基于特定外交政策、国家安全或其他政策理由而实施的法律和法规，旨在限制美国公民参与涉及指定国家或地区或特定当事方的活动。受限制的活动可能包括但不限于进口、出口、金融交易、捐赠和技术转让。限制的范围取决于实施限制的制裁计划或指定受制裁方。逃避制裁或“协助”逃避制裁（例如，美国公民协助或批准与受制裁方进行交易，或将交易从美国公民转移到非美国公民以避免制裁）也可能被禁止。如果制裁规定“冻结”受制裁方的资产（几乎包括任何有价值的东西，有形或无形），那么任何属于美国管辖范围的资产（例如美国银行系统内的物品或美国海关领土内的物品）或美国个人占有或控制的资产都必须被“冻结”或“冻结”。
幽门螺杆菌在逃避宿主先天和适应性免疫方面的策略：治疗靶向的见解和前景
幽门螺杆菌（H. Pylori）是全球引起慢性胃粘膜感染的主要病原体。在2011年至2022年期间，幽门螺杆菌感染的全球患病率估计为43.1％，而在中国，幽门螺杆菌感染的率略高，为44.2％。幽门螺杆菌持续定殖可导致胃炎，消化性溃疡和恶性肿瘤，例如粘膜相关的淋巴组织（MALT）淋巴瘤和胃腺癌。尽管引起了宿主的强大免疫反应，但幽门螺杆菌通过调节宿主免疫而在胃粘膜中繁荣发展，尤其是通过改变先天和适应性免疫细胞的功能，并抑制了对其存活不利的毒性反应，从而对临床管理提出了挑战。幽门螺杆菌与宿主免疫防御之间的相互作用是复杂的，涉及通过修饰表面分子，操纵巨噬细胞功能以及调节T细胞反应以逃避宿主识别的，以逃避免疫监测。这篇综述分析了幽门螺杆菌的免疫病和免疫逃避机制，强调了鉴定新的治疗靶标和制定有效的治疗策略的重要性，并讨论针对幽门螺杆菌的疫苗的发展如何为消除这种感染提供新的希望。
肿瘤发生、转移、免疫之间的关系...
经过近四十年的试验，治疗骨肉瘤 (OS) 转移一直没有显著的疗效。这促使我们利用其四个双向突变阶段阐明骨肉瘤疗法。简要介绍了历史发展和临床进展，以刷新骨肉瘤治疗的现状。然而，转移的主要问题仍未解决，占肺转移死亡的 90%。因此，这个转移问题与长期免疫治疗肿瘤后引起的免疫逃逸和化学耐药有关。因此，讨论突变阶段的关系周期是合理的，包括肿瘤发生、转移、免疫逃逸和化学耐药。尽管已经开发了许多组合和靶向疗法来强化这些突变治疗，但具有更高治愈率的成功临床转化仍然很少。通过这篇综述，深入了解了四个骨肉瘤突变阶段与其各自疗法之间的双向关系。在此，我们总结了治疗肿瘤发生的药物，包括胶原β（1-O）半乳糖基转移酶2抑制剂、转化因子2β、具有GTPase结构域1的ArfGAP、miR-148a和miR-21-5p胞外囊泡和长链非编码RNA白血病抑制因子受体反义RNA1。接下来治疗转移的药物是AXL受体酪氨酸激酶、miR-135a-5p、信使RNA B细胞淋巴瘤-6、转化生长因子β1、T细胞免疫球蛋白和粘蛋白结构域蛋白-3、细胞因子信号传导抑制因子-5、癌症易感性15、Krüppel样因子3反义RNA 1、程序性细胞死亡4、自噬相关基因5和Rab22a-NeoF1。其次治疗免疫逃逸的药物有N-cadherin、泛素特异性肽酶12抑制剂、潜伏期相关肽域抑制剂、抗Wnt2 mAb、抗αvβ8整合素、己糖激酶-2介导的i-κ-b-alpha、吲哚胺2,3-双加氧酶抑制剂与NO、TGF-βRII与抗IgG1。最后治疗化疗耐药的药物有二氢叶酸还原酶、叶酰多聚-γ-谷氨酸合成酶、热休克蛋白-90AA1、XCT-790、安罗替尼酪氨酸激酶抑制剂、胰岛素样生长因子1。希望本文能为科学家和临床医生提供参考和指导。
肾细胞癌中的细胞外囊泡
肾细胞癌 (RCC) 是最常见的肾癌类型。越来越多的证据表明，细胞外囊泡 (EV) 协调了 RCC 的肿瘤发生、转移、免疫逃避和药物反应中的多个过程。EV 是纳米大小的脂质膜结合囊泡，几乎所有类型的细胞都会分泌到细胞外环境中。大量生物活性分子（如 RNA、DNA、蛋白质和脂质）都可以通过 EV 传递，以进行细胞间通讯。因此，EV 的丰富内容是通过计算分析和实验验证进行生物标志物识别的诱人资源库。具有出色生物相容性和生物分布的 EV 是天然平台，可以对其进行设计以提供可行的 RCC 治疗药物输送策略。此外，EV 在 RCC 进展中的多方面作用也提供了实质性目标并促进了基于 EV 的药物发现，这将通过使用人工智能方法加速。本文综述了EVs在肾细胞癌发生、转移、免疫逃避、耐药等方面的重要作用，并展望了EVs在肾细胞癌中的应用前景，包括生物标志物识别、药物载体开发、药物靶标发现等。
收件箱入侵：利用MIME歧义逃避电子邮件附件探测器
电子邮件附件已成为Malware活动的偏爱交付向量。在响应中，电子邮件附件检测器被广泛部署以保护电子邮件安全性。但是，当对手利用电子邮件检测器和客户之间的解析差异以逃避检测时，就会出现新的威胁。目前，发现这些漏洞仍然取决于手动临时方法。在本文中，我们对通过解析歧义漏洞的电子邮件附件检测进行了首次系统评估。我们提出了一种新颖的测试方法Mimeminer，以系统地发现电子邮件系统中的逃避漏洞。我们对16个流行电子邮件服务（如Gmail和iCloud）的16个内容探测器以及7个流行的电子邮件客户端（如Outlook和Thunderbird）进行了评估。总共发现了19种影响所有经过测试的电子邮件服务和客户的新逃避方法。我们进一步分析了这些漏洞，并确定了三个主要类别的恶意软件逃避类别。我们已经向受影响的提供者报告了那些确定的漏洞，以帮助解决此类脆弱性，并从Google Gmail，Apple Icloud，Coremail，Tencent，Tencent，Amavis，Amavis，Amavis和Perl Mime-Tools获得了确认。
机器学习的对抗性攻击与防御
近年来，物联网设备的数量无疑呈爆炸式增长，达到数十亿台。然而，随着这一发展，一些新的网络安全问题也随之出现。其中一些问题是未经授权设备的部署、恶意代码修改、恶意软件部署或漏洞利用。这一事实促使人们需要基于行为监控的新设备识别机制。此外，由于该领域的进步和处理能力的提高，这些解决方案最近利用了机器和深度学习 (ML/DL) 技术。相比之下，攻击者并没有停滞不前，他们开发了针对上下文修改和 ML/DL 评估规避的对抗性攻击，并将其应用于物联网设备识别解决方案。然而，文献还没有详细分析这些攻击对个人识别解决方案的影响及其对策。这项工作探讨了基于硬件行为的个人设备识别的性能，它如何受到可能的上下文和 ML/DL 重点攻击的影响，以及如何使用防御技术提高其弹性。在这个意义上，它提出了一种基于硬件性能行为的 LSTM-CNN 架构，用于个人设备识别。然后，使用从运行相同软件的 45 台 Raspberry Pi 设备收集的硬件性能数据集，将最常见的 ML/DL 分类技术与所提出的架构进行了比较。LSTM-CNN 改进了以前的解决方案，在所有设备上实现了 +0.96 的平均 F1 分数和 0.8 的最低 TPR。之后，对之前的模型应用了以上下文和 ML/DL 为重点的对抗性攻击，以测试其稳健性。基于温度的上下文攻击无法破坏识别，但一些 ML/DL 最先进的逃避攻击是成功的。最后，选择对抗性训练和模型蒸馏防御技术来提高模型对逃避攻击的弹性，将其稳健性从高达 0.88 的攻击成功率提高到最坏攻击情况下的 0.17，而不会以有影响力的方式降低其性能。
小组道德准则
梅尔罗斯（Melrose）以负责任的行动声誉在我们作为企业的成功和产生股东价值的能力中起着至关重要的作用。在梅尔罗斯（Melrose），我们保持了高标准的道德行为，并采取零容忍的方法来贿赂，腐败和其他不道德或非法的做法。我们致力于在我们经营的所有司法管辖区内所有业务往来和关系中的专业，公平和正直。该公司在合法和道德业务关系方面的声誉是关键，我们要求所有员工和其他业务伙伴，无论是直接或间接雇用的（包括供应商，代理人，分销商，以及为公司工作或代表公司工作），以专业，安全，安全和完整性的行动。我们的道德准则增强了我们的价值观，并为员工和业务伙伴提供指导，以便他们完全了解对他们的期望，其职责和不遵守的后果。To support the Code of Ethics, Melrose has developed a compliance framework with policies covering best practice with respect to Anti-Bribery and Corruption, Anti-Money Laundering, Anti-Slavery and Human Trafficking, Competition, Conflict Minerals, Data Protection, Diversity & Inclusion, Document Retention, Environmental, Human Rights, Joint Venture, Preventing the Facilitation of Tax Evasion, Related Party Transactions, Share Dealing, Trade Compliance, and举报。