XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHC3
HC3 分析师说明 - HHS.gov
KillNet 针对卫生和公共卫生部门的攻击（2022 年 12 月 - 2023 年 3 月） 执行摘要 亲俄黑客组织 KillNet 自 2022 年 12 月以来一直积极针对美国卫生和公共卫生 (HPH) 部门。他们对关键基础设施部门的标志性分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击通常只会导致服务中断持续数小时甚至数天。然而，这些攻击对 HPH 部门的后果范围可能很严重，威胁到关键的日常运营。对该组织从 2022 年 12 月到 2023 年 3 月的网络攻击的审查，可以深入了解他们如何以及为何针对医疗保健行业，并为 HPH 组织如何更好地保护自己提供建议。概述 2023 年 1 月 28 日，KillNet 及其附属机构进行了多次协同 DDoS 攻击，目标是美国和几个北约国家的 HPH 组织，显然是为了报复向乌克兰分配坦克并为其提供支持。KillNet 自 2022 年 1 月起活跃，以针对在俄乌战争中支持乌克兰或看似“反俄”的国家的多个关键基础设施部门开展 DDoS 活动而闻名。虽然他们的主要网络攻击方法通常不会造成重大损害，但它可能会导致易受攻击的系统服务中断数小时甚至数天。而许多黑客组织则避免以乌克兰为目标
HC3情报简报****AI应用和安全...
机器学习——它是人工智能的一种应用，它为人工智能系统提供了自动从环境中学习的能力，并应用这种学习来做出更好的决策。机器学习使用各种算法来迭代学习、描述和改进数据，以预测更好的结果。这些算法使用统计技术来发现模式，然后对这些模式执行操作。
Health-ISAC 和 HC3 联合公告：潜在的恶意网络...
拜登政府已将加强网络安全防御作为优先事项，以使美国做好应对威胁的准备。拜登总统的行政命令正在对联邦政府防御系统进行现代化改造，并提高广泛使用的技术的安全性。总统已启动公私行动计划，以加强电力、管道和水务部门的网络安全，并指示各部门和机构利用所有现有政府权力来强制实施新的网络安全和网络防御措施。在国际上，政府召集了 30 多个盟友和合作伙伴，共同合作检测和阻止勒索软件威胁，号召七国集团国家追究窝藏勒索软件罪犯的国家的责任，并与合作伙伴和盟友一起采取措施公开归咎恶意活动。
blinatumomab与更好的后移植
全身照射（TBI）是在同种异体血液诗歌干细胞移植（ALLOHSCT）之前给予许多结合治疗方案的关键组成部分，急性淋巴细胞性白血病患者（全部）。最近的一项大型随机临床研究 - 包括≥9/10 HLA基因座的患者，表明患有高风险/复发的儿童所有接受TBI PLUS ETOPOSIDE作为调理方案的儿童具有明显更高（P <0.0001）2年生存率（0.91），95％Cifival Intervial Intervials [95％CI]。在进行AlloHSCT之前，他会采用化学疗法（化学解决方案； 0.75，95％CI：0.67-0.81）进行调节。1虽然有效，但使用TBI的调理与终身不良反应的风险有关，包括生长损害，性腺，甲状腺和认知功能，白内障的发生率增加和继发性恶性肿瘤。2-4因此，旨在提供基于TBI的条件的替代方案的新方法是理想的。blinatumomab是一种双特异性T细胞参与者，它将CD3阳性T细胞重定向以接合和裂解CD19阳性靶细胞。一项随机的，III期试验（NCT02393859）的恶魔，与一个blinatumomab的一个周期相比，与标准的强化多重多药化疗相比，该治疗是在小儿高危B-cell（b-cell a aillohsct）之前作为第三个巩固疗程（HC3）进行的。研究设计的细节，患者的资格以及blinatumomob和hc3的治疗剂量已在其他地方报道。5,6 In order to better dissect the contri bution of immediate pre-transplant treatment from the role played by the conditioning regimen, we performed a post hoc analysis aimed at evaluating the outcome of children with high-risk, first-relapse B-ALL from this phase III study who received either blinatumomab or chemotherapy (HC3) as the third consolidation course and for whom data on the type of conditioning regimen received （TBI或化学处理）在AllOHSCT之前可用。5高风险的首次复发已经定义。7,8例在用Blinatumomab或HC3治疗后获得或维持第二次完全缓解的患者被分配在AlloHSCT前接受TBI或化学调节。在AlloHSCT进行之前的骨髓性调节（6个馏分中为12 Gy）加60 mg/kg依托泊苷（1.8 g/m 2；总剂量3.6 g）或包括氟达滨（氟达滨）（每天30 mg/m 2）的最大总剂量3.6 g）
Clop 涉嫌针对医疗保健行业部门警报 - PDF
Clop 涉嫌针对医疗行业进行数据泄露 执行摘要 据报道，与俄罗斯有关的勒索软件组织 Clop 利用安全文件传输软件 GoAnywhere MFT 中的零日漏洞对包括医疗行业在内的 130 多个组织发动了大规模攻击。网络安全和基础设施安全局 (CISA) 将 GoAnywhere 漏洞 (CVE-2023-0669) 添加到其已知被利用漏洞的公共目录中。此行业警报遵循之前 HC3 分析师关于 Clop 的报告（CLOP 对 HPH 组织和 CLOP 勒索软件构成持续风险），并提供有关其最近攻击的最新信息、潜在的新策略、技术和程序 (TTP)，以及检测和防范勒索软件攻击的建议。报告 Clop 声称对 2 月初的攻击负责，当时它告知技术和计算机教程网站 Bleeping Computer，它涉嫌在 10 天内窃取了个人信息并保护了健康信息数据。它还声称，它能够通过部署勒索软件有效载荷来加密受影响的医疗保健系统。威胁行为者拒绝对其说法提供任何验证，Bleeping Computer 也无法独立证实这些说法。目前，虽然这些说法尚未得到证实，但 Clop 继续展现出在多个行动中使用引领潮流的 TTP 的历史。HC3 之前的 Clop 分析师报告指出，Clop 是针对 Window 编写的
微生物接种剂和有机肥料的联合应用改善了不利的土壤条件下的植物生长结合了上的1/F斜率和脑模拟
图1 AD和E/I不平衡预测的光谱属性的变化来自经常性网络模型。（a）网络模型的概述，其中包括两种类型种群之间的复发连接：兴奋性细胞（E）和抑制细胞（i）。（b）来自模型模拟的1/F斜率是突触电导（G e g i）与多项式回归模型拟合之间比率的函数。（c）HC2，HC3和AD组的所有个体以及所有电极位置的所有个体的归一化功率谱。仪表板线对应于光谱拟合，包括上的和周期性成分。（d）G e g i的平均差异的地形表示。（e）对电极特定子集的G e g i变化的预测（P和D分别表示双面t检验和Cohen效应大小的P值）。
温室气体排放库存摘要
•大学公园校园和校园建筑物•大学公园北部住房•USC健康科学校园（不包括HC2，HC2，HC3，HC4，HC4，NOR，NTT，NTT，SST）•USC Wrigley环境研究所在Catalina Catalina•USC Pacific Pacific Aisian Museum Museum•USC Hotel•USC•USC的卫生范围越过了赛车范围，而不是整个组织的纽带。排放。运营边界基本上保持不变：USC跟踪其范围1和范围2排放（即电源，通风，供暖和冷却建筑物；机队燃料；制冷剂和肥料。）范围3所选来源的3个排放量（即通勤，商务旅行，废物处置以及燃料和能源相关的活动（FERA））也报道了。本报告是由Unlimited Carbon Assist Network创建的，该网络是一家独立顾问，分析了客户的GHG排放管理工作。它是评估USC在气候和可持续性目标方面的进步的工具。
Black Basta 威胁概况 - PDF - HHS.gov
执行摘要 Black Basta 最初于 2022 年初被发现，以双重勒索攻击而闻名，这个讲俄语的组织不仅执行勒索软件，还窃取敏感数据，运营网络犯罪市场，如果受害者未能支付赎金，就会公开发布这些数据。该威胁组织在运营的前两周内针对至少 20 名受害者进行了多次攻击，这表明它在勒索软件方面经验丰富，并且拥有稳定的初始访问来源。其熟练的勒索软件运营商的复杂程度，以及不愿在暗网论坛上招募或做广告，支持了为什么许多人怀疑新生的 Black Basta 甚至可能是讲俄语的 RaaS 威胁组织 Conti 的品牌重塑，或者也与其他讲俄语的网络威胁组织有联系。HC3 分析师之前关于 Conti 和 BlackMatter 的说明甚至强化了与 Black Basta 共享的类似策略、技术和程序 (TTP)。然而，随着勒索软件攻击不断增加，本威胁概况重点介绍了新兴组织及其经验丰富的网络犯罪分子，并提供了降低受害风险的最佳实践。
使用语言特征检测具有预训练模型的AI生成的文本
复杂的大语言模型的出现，例如Chatgpt和其他AI驱动的平台，导致了近距离模仿人类写作的文本的产生，这使得识别它是人类生成还是AI生成的内容非常具有挑战性。这对内容验证，学术完整性和检测误导性信息构成了重大挑战。为了解决这些问题，我们开发了一个分类系统，以使用多样化的HC3英语数据集区分人体编写的文本和a-ager of a-aged文本。此数据集利用语言肛门和结构特征，包括一部分语音标签，词汇大小，单词密度，词密度，具有被动的语音用法以及可读性指标，例如验收的读数，验阅读便捷，引起式和爆发性。我们采用了基于变压器和深入学习的模型来完成策略任务，例如CNN_BILSTM，RNN，BERT，GPT-2和ROBERTA。其中，罗伯塔模型表现出了优越的表现，其出色的精度为99.73。这些结果表明了尖端深度学习方法如何在数字领域中提出信息完整性。