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LLM代理团队可以利用零日漏洞
LLM代理已经变得越来越复杂，尤其是在网络安全领域。研究人员表明，LLM代理可以在描述脆弱性和玩具捕获问题问题时利用现实世界的漏洞。但是，这些代理商在代理商提前未知的现实漏洞（零日漏洞）上仍然表现较差。在这项工作中，我们表明LLM代理团队可以利用现实世界中的零日漏洞。以前的代理商在单独使用时努力探索许多不同的漏洞和远程计划。为了解决此问题，我们介绍了HPTSA，这是一种具有可以推出子代理的计划代理的代理系统。计划代理探索系统，并确定在尝试不同的漏洞时要调用哪些子代理，从而解决长期计划问题。我们构建了15个现实世界漏洞的基准，并表明我们的代理团队在先前的工作中提高了高达4.5倍。
靶向 MTHFD2 以利用癌症特异性代谢和 DNA 损伤反应
引言 1 2 癌细胞的细胞代谢上调，以支持肿瘤的生长和转移。癌症代谢的一个关键部分是一碳 (1C) 叶酸循环，它支持维持快速增殖所需的核苷酸和氨基酸合成。针对一碳代谢进行癌症治疗的历史可以追溯到 1948 年，当时 Sydney Farber 使用抗叶酸药物治疗白血病 (1)。早期的抗叶酸化疗药物，如甲氨蝶呤，至今仍是有效的癌症治疗方法，但副作用很常见，而且可能很严重 (2,3)。8 9 亚甲基四氢叶酸脱氢酶/环化水解酶 2 (MTHFD2) 作为癌症靶点，一直备受关注，自 2012 年 Jain 及其同事证明 MTHFD2 是癌症中过表达最高的代谢酶之一 (4) 以来，该研究一直备受关注。 Nilsson 等人的荟萃分析证实了这一观点，他们发现 MTHFD2 在 16 种癌症类型中上调 (5)。这 13 促使大量研究表明 MTHFD2 敲低会抑制癌症生长，更重要的是，14 开发出针对 MTHFD2 表达癌症的抑制剂，这些抑制剂在小鼠 15 模型中有效 (6-8)。16
学习使用移植网络
摘要。新颖的视力传感器，例如热光谱，极性 - ization和事件摄像机，提供了传统强度摄像机无法获得的信息。将这些传感器与当前强大的深神经网络一起使用的障碍是缺乏大型标记的培训数据集。本文提出了一种网络嫁接算法（NGA），其中由非常规的视觉输入驱动的新的前端网络重新构建了一个预定的深层网络的前端网络，该网络处理强度框架。自我监督的训练仅使用同步记录的强度框架和新型传感器数据，以最大程度地提高预验证的网络和移植网络之间的特征相似性。我们表明，增强的移植网络使用热和事件摄像机数据集达到对象检测任务上验证的网络的竞争平均精度（AP 50），而不会提高下降成本。特别是，由热帧驱动的移植网络在使用强度框架的相对改善中的相对改善为49.11％。移植的前端只有总参数的5-8％，可以在几个小时内的单个GPU进行培训，相当于5％的时间，即可从标记的数据中训练整个对象检测器。nga允许新视觉传感器利用先前预定的强大的深层模型，节省训练成本并扩大新型传感器的应用。
激光器如何利用光声和光电现象将信号注入 MEMS 麦克风
可以使用调幅激光在 MEMS 麦克风的输出端生成虚假但相干的声学信号。虽然这种漏洞会对信任这些麦克风的网络物理系统的安全性产生影响，但这种影响的物理解释仍然是个谜。如果不了解导致这种信号注入的物理现象，就很难设计出有效可靠的防御措施。在这项工作中，我们展示了热弹弯曲、热扩散和光电流产生机制在多大程度上被用于将信号注入 MEMS 麦克风。我们为每种机制都提供了模型，开发了一种程序来经验性地确定它们的相对贡献，并强调了对八种商用 MEMS 麦克风的影响。我们通过使用几种激光波长和一个真空室的精确设置来隔离每种机制来实现这一点。结果表明，麦克风上的注入信号取决于入射光的波长，其中长波长（例如 904 nm 红外激光）利用 ASIC 上的光电效应，而短波长（例如 450 nm 蓝色激光）利用振膜和周围空气上的光声效应。根据这一理解，我们为未来的抗激光麦克风设计提出了建议，包括改进球顶应用、减少 MEMS 结构内的材料不对称性，以及添加简单的光或温度传感器以进行注入检测。基于根本的因果关系，我们还指出了具有与 MEMS 麦克风相似特性的其他传感器中可能存在的漏洞，例如传统麦克风、超声波传感器和惯性传感器。
中华人民共和国国家支持的网络攻击者利用网络提供商和设备
获得 RADIUS 服务器凭证后，中华人民共和国政府支持的网络攻击者使用这些凭证和自定义自动脚本通过安全外壳 (SSH) 向路由器进行身份验证，执行路由器命令并保存输出 [T1119]。这些脚本以 Cisco 和 Juniper 路由器为目标，并保存执行命令的输出，包括每个路由器的当前配置。成功捕获命令输出后，这些配置被从网络泄露到攻击者的基础设施 [TA0010]。网络攻击者可能使用了其他脚本来进一步自动利用中型到大型受害网络（其中有大量路由器和交换机），以收集大量路由器配置，这些配置对于成功操纵网络内的流量是必需的。
威胁参与者在Ivanti Connect Secure and Policy Secure Gateways中利用多个漏洞
基于CISA研究结果的补充，基于授权组织在事件响应活动和可用行业报告中的观察结果，作者建议，网络辩护者最安全的行动方案是假设参与者可能会在设备上部署rootkit级别的持久性，以使其重新安置和休息性的时间，以供量身定期。例如，正如中国国家赞助的参与者妥协并保持对美国关键基础设施的持续访问所述的那样，长期以来，复杂的参与者可能会在妥协的网络上保持沉默。授权组织强烈敦促所有组织在确定是否继续在企业环境中继续操作这些设备时，考虑了对手访问和坚持的对手的重大风险。
侧信道攻击对后量子密码学的影响：利用 Rowhammer 漏洞影响 FrodoKEM 密钥生成
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数字创新和人工智能对企业研发的影响——自动化还是增强，探索还是开发？
数字化改变了许多创新管理研究的基础假设。在探索数字创新管理如何脱颖而出的早期阶段，需要对该领域进行进一步的研究。先前关于公司如何使用人工智能的研究区分了自动化和增强人类活动。在本文中，我们探讨了公司如何在研发领域实施人工智能。利用一个涵盖 2020 年出版的 122 份报纸的 956 篇文章的国际新闻数据库，我们发现人工智能主要用于增强研发领域的人类活动（55%），而不是用于自动化事务（11%）。我们观察到在政府、信息和通信技术 (ICT) 以及技术和软件等自动化更为常见的行业之间存在差异。我们的系统编码表明，人工智能主要用于探索性研究和开发（64%），而不是开发（5%）。基于这些发现，我们得出结论，人工智能的研究和开发主要侧重于新市场和运营领域，而不是增强现有的产品市场和活动。此外，它增强了人类劳动力，而不是取代它；因此，与人工智能相关的失业似乎并未发生在研发领域。
基于深度学习的关节融合方法来利用自闭症谱系中的解剖学和功能性大脑信息
带有35个不同采集地点的ASD和703 TD。，我们分别从Freesurfer和CPAC分析包中从MRI扫描中提取了锻炼和功能性脑特征。然后，由于数据集的多站点性质，我们实现了数据协调协议。使用多输入DL模型进行了ASD与TD分类，该模型由神经网络组成，该神经网络生成了每种模态（FR-NN）数据的固定长度特征表示，以及用于分类的密集神经网络（C- DNN）。特别是，我们实施了一种联合融合方法来进行多个源数据集成。后者的主要优点是，损失是在培训期间回到FR-NN的，从而为每种数据模式创建了信息的特征表示。然后，在模型训练期间要优化的每个层和神经元的C-NN执行ASD-TD歧视。通过计算嵌套10倍交叉验证内的接收器操作特性曲线下的区域来评估性能。通过Shap解释性框架来识别驱动DL分类的大脑特征。结果：当仅分别考虑结构或功能特征时，在ASD与TD歧视中获得了0.66±0.05和0.76±0.04的AUC值。关节融合方法导致AUC为0.78±0.04。对两级歧视最重要的结构和功能连接特征集支持了大脑变化倾向于发生在默认模式网络和社会大脑的ASD的个体中的想法。结论：我们的结果表明，多模式关节融合方法的表现优于单个MRI模态获得的数据获得的分类结果，因为它有效利用了结构和功能性脑信息的互补性。
如何利用不同的内吞途径选择性地将抗癌药物输送到癌细胞而非健康细胞
大胞饮作用是癌细胞的标志之一，而大多数健康细胞都不具有大胞饮作用。6-8 研究发现，特定形状的纳米粒子可以显示出癌细胞对大胞饮作用途径的偏好。9 例如，我们 3 和其他人 10 已经证明，与短或长纳米棒和纳米球相比，尺寸为 180 nm 60 nm 的介孔二氧化硅纳米棒通过大胞饮作用途径被吸收的数量更多。重要的是，这些研究是在没有任何药物输送的情况下进行的。此外，大胞饮作用途径最近作为实现核药物输送的一种策略引起了人们的关注。7,11-17 有人认为大胞饮作用可导致高比率的内体和溶酶体逃逸，18,19 因此对于有效地向细胞输送药物至关重要。 20 结合这两个概念，开发仅通过内吞作用进入细胞的载药纳米粒子不仅可以成为一种针对癌细胞而非健康细胞的手段，还可以用来指导药物在细胞中的释放位置。在本研究中，我们展示了如何使用纳米棒将抗癌药物输送到癌细胞的细胞核，以便在健康乳腺细胞存在的情况下选择性地杀死癌细胞，这在以前没有报道过。内吞化学抑制剂被广泛用于研究纳米粒子的吸收途径。5 通常在添加纳米粒子之前用抑制剂预处理细胞。然后将纳米粒子进入抑制剂处理的细胞的吸收与进入细胞的吸收进行比较