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通过在bytecode上应用Lapranove功能
摘要 - 在这项研究中，我们将Lapranove功能的新应用在勒索软件检测中进行了新的应用，提供了一种新的方法来增强检测准确性和可靠性。lapranove功能显着提高了特征，从而提高了机器学习模型在识别勒索软件时的性能。这项研究严格评估了使用支持向量机，随机森林和神经网络的Lapranove功能增强功能集的有效性。实验结果表明，神经网络模型基本上优于传统检测方法，实现了准确性，精度，回忆和F1评分的卓越指标。对实验设置，结果和比较性能的详细分析使用基线方法突出了将高级数学功能与最先进的机器学习技术集成的可观好处。这些发现强调了这种创新方法增强网络安全系统的准确性和可靠性的潜力，从而提供了适应其他恶意软件和网络安全威胁的强大框架。这项研究表明了高级功能工程和高质量数据集在培训有效的机器学习模型中的重要性，为未来的研究和实际应用铺平了道路，以增强恶意软件检测功能。
勒索软件的祸害：对个人，组织和社会的危害的受害者见解
2。NCSC，“ NCSC年度评论2023'，2023年11月14日，，2023年12月3日访问。3。丹·米尔莫（Dan Milmo），‘谁是英国勒索软件袭击的最新浪潮？'，《卫报》，2023年9月14日。4。Zach Simas，“解开Moveit违规：统计和分析”，Emsisoft，2023年7月18日， emsisoft.com/en/blog/44123/unpacking-the-moveit-breach-statistics-and-analysis/>，2023年12月3日访问。 5。 James Sillars，‘BA，BBC和靴子，被网络安全违反了与联系和银行详细信息所揭露的，Sky News，2023年6月5日。 6。 Intel471，“来自Clop的Moveit勒索攻击的见解”，2023年6月22日，，于2023年12月3日访问。。 7。 Jamie MacColl等人，“网络保险和勒索软件挑战赛”，Rusi偶尔论文（2023年7月）。 8。 BlackFog，“勒索软件2023”，2023年11月，，2023年12月3日。 9。 MalwareBytes, ‘The 2023 State of Ransomware in Education: 84% Increase in Attacks Over 6-Month Period', 5 June 2023, 2023年12月3日访问。 10。 Sam Sabin，“勒索软件帮派零零，在资源不足的美国城镇”，Axios，2023年5月16日，emsisoft.com/en/blog/44123/unpacking-the-moveit-breach-statistics-and-analysis/>，2023年12月3日访问。5。James Sillars，‘BA，BBC和靴子，被网络安全违反了与联系和银行详细信息所揭露的，Sky News，2023年6月5日。6。Intel471，“来自Clop的Moveit勒索攻击的见解”，2023年6月22日，，于2023年12月3日访问。7。Jamie MacColl等人，“网络保险和勒索软件挑战赛”，Rusi偶尔论文（2023年7月）。8。BlackFog，“勒索软件2023”，2023年11月，，2023年12月3日。9。MalwareBytes, ‘The 2023 State of Ransomware in Education: 84% Increase in Attacks Over 6-Month Period', 5 June 2023, 2023年12月3日访问。10。Sam Sabin，“勒索软件帮派零零，在资源不足的美国城镇”，Axios，2023年5月16日，
数据完整性：识别并保护资产免遭勒索软件和其他破坏性事件的侵害
识别漏洞 零日漏洞将成为本项目的一大挑战。由于现有系统和应用程序的不断发展和修补，漏洞识别系统不断更新其数据库，以为其所分析的系统提供尽可能好的安全性。但通常，现有系统和应用程序中的漏洞直到被利用后才被发现。这些类型的攻击（零日漏洞）依赖于未被发现的漏洞。旨在通过分析已知漏洞来保护系统的解决方案本质上会受到零日攻击。虽然存在一些检测零日漏洞的解决方案，但它们无法为系统提供完美的安全性：创建自定义企业应用程序、引入新平台和新的恶意软件混淆技术将不可避免地使最好的漏洞检测系统也受挫。
伊朗的网络参与者启用勒索软件攻击美国组织
联邦调查局（FBI），网络安全和基础设施安全局（CISA）和国防部网络犯罪中心（DC3）正在发布这项联合网络安全咨询（CSA），以警告网络捍卫者，截至2024年8月2024年，伊朗基于伊朗的网络参与者将继续进行美国国际组织。这包括美国多个部门的组织（包括教育，金融，医疗保健和国防部以及地方政府实体）和其他国家（包括以色列，阿塞拜疆和阿拉伯联合酋长国）。联邦调查局评估了针对美国组织的这些威胁行为者的很大一部分，旨在获得和开发网络访问权限，然后与勒索软件会员参与者合作以部署勒索软件。联邦调查局进一步评估了这些基于伊朗的网络参与者与伊朗政府（GOI）相关联，并且与勒索软件活动分离，以支持GOI的计算机网络剥削活动（例如，侵犯了侵犯以色列和埃塞尔贝伊扬）的敏感技术数据的盗窃案）。
勒索软件特别工作组取得进展 - 2023 年 5 月进度报告
今年，我们欢迎公私和政府间在破坏性活动方面的合作不断加强。在 2021 年 RTF 报告中，我们呼吁将勒索软件视为对国家安全的威胁，并“通过国家领导人的持续沟通，传达对勒索软件采取集体行动的国际优先事项”(行动 1.1.4) � 美国政府继续将勒索软件列为重大威胁 (行动 1.1.1；1.1.4)；例如，2023 年美国国家网络安全战略将击败勒索软件作为一项战略目标，并“认识到强有力的合作，特别是公共和私营部门之间的合作，对于确保网络空间安全至关重要”(行动 1.2.3) � 美国及其伙伴政府继续推动跨部门应对勒索软件，包括教育和宣传活动，如国务院的四方网络挑战；传播威胁情报，包括 CISA 与勒索软件相关的联合网络安全警告；执法部门的破坏性活动；对 Trickbot 等网络犯罪团伙、Genesis 等非法市场和 Blender�io 等加密货币混合器的制裁；以及报告要求 �
使用机器学习和Deep
勒索软件在整个现代时代攻击了对网络安全的最大诱人危险。安全软件在勒索和零日间谍软件突击方面经常无效；严重的净漏洞可能会导致大量信息损失。这些袭击正在创造一场资源竞争，这些攻击变得越来越灵活，并且越来越有能力改变它们的出现方式。在这篇评论文章中，主要的目标是伦理软件检测的最新趋势，也是可能的进一步研究的可能方向。本文提供了有关勒索软件的背景信息，攻击时间表以及病毒的概述。此外，它还对当前识别，避免，减少以及从勒索软件攻击中恢复的策略进行了详尽的分析。另一个收益包括对2016年至2023年之间进行的研究的检查。这使Booklover当前对勒索软件检测的最新突破有了最新的了解，并展示了防止勒索软件攻击的技术的改进。关键字 - 勒索软件检测，机器学习，软计算，软件定义网络（SDN）
使用时间相关图
摘要 - 网络威胁的快速发展已经超过了传统的检测方法，需要创新的措施，能够解决现代对手的适应性和复杂性。一个新颖的框架是构造的，利用时间相关图来建模恶意操作中固有的复杂关系和时间模式。该方法动态捕获的行为异常，提供了一种可靠的机制，可在实时场景中区分良性和恶意活动。广泛的实验证明了该框架在各种勒索软件家族中的有效性，其精度，召回和总体检测准确性始终如一。比较评估强调了其比传统的基于签名和启发式方法更好的表现，尤其是在处理多态性和以前看不见的勒索软件变体方面。该体系结构的设计考虑到可扩展性和模块化，确保与企业规模环境的兼容性，同时保持资源效率。对加密速度，异常模式和时间相关性的分析提供了对勒索软件运营策略的更深入的见解，从而验证了该框架对不断发展的威胁的适应性。该研究通过整合动态图分析和机器学习来推进网络安全技术，以在威胁检测中进行未来的创新。这项研究的结果强调了改变组织检测和减轻复杂网络攻击的方式的潜力。
对海事行业中勒索软件事件的调查：探索关键风险因素
一般权利一般权利所有珍珠中的内容均受版权法保护。根据发布者政策提供作者手稿。请仅使用项目记录或文档中提供的详细信息引用发布的版本。在没有公开许可证的情况下（例如Creative Commons），应从出版商或作者那里寻求进一步重用内容的许可。取消策略取消政策，如果您认为本文档违反版权，请联系提供详细信息的图书馆，我们将立即删除对工作的访问并调查您的索赔。遵循以下工作：https：//pearl.plymouth.ac.uk/secam-research
数据完整性：识别和保护资产抵抗勒索软件和其他破坏性事件
国家网络安全卓越中心（NCCOE）是美国国家标准技术研究所（NIST）的一部分，是一个合作枢纽，行业组织，政府机构和学术机构共同努力解决企业最紧迫的网络安全问题。这种公私合作伙伴关系可以为特定行业以及广泛的跨部门技术挑战创建实用的网络安全解决方案。通过合作研究与发展协议（CRADAS）（包括技术合作伙伴）（从财富50号市场领导者到专门从事信息技术安全的较小公司）的，NCCOE采用标准和最佳实践来开发模块化，适应性的示例网络安全解决方案，使用可公开可用的技术。 NCCOE记录了NIST特殊出版物1800系列中的这些示例解决方案，该解决方案将功能映射到NIST网络安全框架，并详细介绍了另一个实体重新创建示例解决方案所需的步骤。 NCCOE由NIST与马里兰州和马里兰州蒙哥马利县合作于2012年成立。，NCCOE采用标准和最佳实践来开发模块化，适应性的示例网络安全解决方案，使用可公开可用的技术。NCCOE记录了NIST特殊出版物1800系列中的这些示例解决方案，该解决方案将功能映射到NIST网络安全框架，并详细介绍了另一个实体重新创建示例解决方案所需的步骤。NCCOE由NIST与马里兰州和马里兰州蒙哥马利县合作于2012年成立。