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甚至在战争爆发前不久，乌克兰就成为各种其他攻击的目标。上述 DDoS [8] 发生在 Viasat 攻击 [9] 之前，该攻击针对该公司的卫星互联网网络并影响了乌克兰的家用调制解调器。据乌克兰当局称，这次袭击在战争开始时严重阻碍了他们的通讯。1 月，乌克兰各政府实体的一些网站遭到破坏，并出现一条警告消息“害怕并期待最坏的情况”。此后不久，微软威胁情报中心发表了一篇博文 [10]，介绍了针对乌克兰组织的破坏性恶意软件 WhisperGate [11]。在检查相关信息后，ESET 研究人员认为，破坏和 WhisperGate 攻击是相互关联的事件。
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在 2022 年 T2 中，我们看到远程桌面协议 (RDP) 攻击继续急剧下降，这种攻击可能由于俄乌战争而继续失去动力，同时由于新冠疫情后人们重返办公室，企业环境的整体安全性得到改善。即使数量有所下降，俄罗斯 IP 地址仍然是 RDP 攻击的最大来源。在 2022 年 T1 中，俄罗斯也是勒索软件攻击最多的国家，其中一些攻击是出于战争的政治或意识形态动机。然而，正如您将在以下页面中看到的那样，这股黑客行动主义浪潮在 T2 中有所减弱，勒索软件运营商将注意力转向了美国、中国和以色列。
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2022 年的最后几个月充满了有趣的 ESET 研究发现。我们的研究人员发现了针对日本知名政治实体的 MirrorFace 鱼叉式网络钓鱼活动，以及名为 RansomBoggs 的新勒索软件，该勒索软件针对乌克兰的多个组织，并且到处都有 Sandworm 的指纹。ESET 研究人员还发现了臭名昭著的 Lazarus 组织发起的一项活动，该组织通过包含虚假工作机会文件的鱼叉式网络钓鱼电子邮件瞄准受害者；其中一个诱饵被发送给了一家航空航天公司的员工。至于供应链攻击，我们发现了一个新的擦除器及其执行工具，我们将其都归因于 Agrius APT 组织，针对的是钻石行业使用的以色列软件套件的用户。
研究声明 - GitHub 页面
我的研究生工作重点是了解人类在自行车上保持平衡时使用的控制机制。由于自行车是一种动态复杂的车辆[1,15,36,18]，充当人类与环境之间的中介，因此它是了解平衡和手动控制的理想车辆平台。我早期的研究生工作重点是将主成分分析应用于跑步机上稳定骑行期间的大量运动捕捉数据，从而确定了主要运动模式并揭示了低速时用于保持平衡的细微腿部运动[17,35]。我们通过对城市周围和跑步机上更自然的骑行行为进行视频分析，进一步证实了这种低速行为[13]。此后，这项工作在运动研究文献中被广泛引用。在那些初步实验之后，我设计并制作了一辆装有独特仪器的自行车，能够准确测量骑车人-车辆系统的完整动态状态[21,32]，包括最
数字土壤科学及其他 - GitHub Pages
1981 年的数字计算机技术已经远远落后于其他工具，例如穿孔卡，这是一种前电子数字数据存储和处理工具，被土壤科学家广泛使用（例如，Beckett 等人，1972）。在 McBratney 和 Webster（1981）的研究之前的几年，穿孔卡本身与模拟数据（例如 Buringh（1954）或 Webster 和 Beckett（1970）等人用于土壤和土地评估的航空照片）相比是一种改进。快进到今天，科学家已经接受并培育了由二进制的 1 和 0 组成的数字环境，而不是需要人工解释的模拟数据。人们使用包含数十万个土壤剖面的大型（> 10 Gb）电子数字土壤数据库制作世界数字地图。这些土壤数据可通过数字传感器和仪器快速获取。数据分析已启用
欧盟人工智能法案 – GitHub 立场文件
欧盟开发人员使用 GitHub 等平台共享开源代码，并在 AI 软件堆栈的所有层面上开展协作（见下图）。科学 AI 研究的常见做法是将研究论文手稿发布在开放获取学术存储库 arXiv 上，并通过 GitHub 在线共享概念验证代码。构建面向 AI 开发的代码并在网上公开共享（包括在 GitHub 上）也是常见的做法。这种开放式协作对于使欧盟开发人员（无论是个人还是企业）巩固欧洲在 AI 研究、开发、部署和商业化方面的关键地位至关重要。为了支持这个社区，我们撰写了这份简报并提出建议，以确保《AI 法案》继续成为欧洲 AI 创新的驱动力。
对GitHub Copilot代码完成功能的研究
随着软件开发的复杂性的增加，增强开发人员的生产力已成为组织的关键重点。这项研究调查了AI驱动的代码完成工具Github Copilot对开发人员生产率的影响。通过采用混合方法方法，我们分析了调查和生产率指标的定量数据，以及来自各种经验水平的开发人员的访谈的定性见解。调查结果表明，GitHub Copilot可显着提高编码效率，减少日常任务的时间并通过智能建议提高代码质量。然而，还指出了诸如对AI生成的代码的依赖以及建议的偶尔不准确的挑战。这项研究有助于理解软件开发中的AI工具，从而强调了它们的潜在收益和局限性。对寻求利用AI技术提高生产力的开发人员和组织的影响以及未来研究的建议进行了讨论。
对安全键的定量分析并在GitHub上进行签名
向研究生委员会：我在此提交了帕克·N·科利尔（Parker N. Collier）撰写的论文，名为“对安全密钥的定量分析并在Github上进行签名”。我已经检查了本文和内容的最终电子副本，并建议将其部分符合计算机科学专业的科学硕士学位的部分满足。
LTIMindtree 与 GitHub 建立战略联盟，加速 AI 驱动的软件工程
LTIMindtree 是一家全球技术咨询和数字解决方案公司，通过利用数字技术帮助各行各业的企业重塑商业模式、加速创新并实现增长最大化。作为 700 多家客户的数字化转型合作伙伴，LTIMindtree 拥有广泛的领域和技术专业知识，可帮助在日益融合的世界中实现卓越的竞争差异化、客户体验和业务成果。LTIMindtree 是 Larsen & Toubro Group 旗下公司，由来自 30 多个国家的 84,000 多名才华横溢的创业型专业人士提供支持，可解决最复杂的业务挑战并实现大规模转型。欲了解更多信息，请访问 https://www.ltimindtree.com/ 。
早期证据证明了Github Copilot对劳动力市场成果对软件工程师的影响
本文研究了Github Copilot（GHC）的影响，这是一种具有生成AI（GAI）功率的编码助手，对软件工程师的劳动力市场成果（SWE）的影响。使用LinkedIn和Github公司许可的数据，我们分析了GHC采用如何影响技能和劳动需求，供应和招聘。我们发现证据表明，与对AI的一些担忧相反，采用这种增强工具的公司雇用了更多的SWES。具体来说，GHC的采用导致每个月雇用新的SWE的可能性更高（PP），主要由更多入门级个人贡献者（IC）SWE雇员（6.6 pp提高可能性增加，每月均高3.2％），每月增加3.2％），至少每月雇用一名高级IC雇用的可能性高4.9％。GHC在新的SWE员工中提高了13.3％的非编程技能。高浓度GHC公司还看到现有SWE的非编程技能的提高，而不会降低新的编程技能速度。此外，这些公司增加了SWES的职位发布，包括一些没有学位的SWES帖子的证据。关键字：劳动，人力资本，人工智能，生产力jel分类：J24，J20，O33