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揭开确保智能合约的不变有效性
与安全攻击相关的智能合约交易通常与攻击事件前的历史良性交易相比，通常会表现出不同的行为模式。已经提出了许多运行时监测和守卫机制来验证不变性并停止异常交易，但使用不变的经验有效性仍然在很大程度上没有探索。在本文中，我们研究了23个流行的8个类别的普遍不变式，它们要么以引人注目的协议部署，要么由领先的审计公司和安全专家认可。使用这些完善的不变性作为模板，我们开发了一个工具Trace2Inv，该工具根据其历史交易数据动态生成针对给定合同定制的新不变性。我们评估了42份智能合约的Trace2Inv，这是以太坊区块链上27个不同漏洞的受害者。我们的发现表明，仅凭最有效的不变后卫就可以成功地阻止27个确定的漏气量，而气体开销最少。我们的分析还表明，即使经验丰富的攻击者试图绕开它们，大多数不变性也仍然有效。此外，我们研究了组合多个不变后卫的可能性，从而阻止了27个基准漏洞中的23个，并达到了低至0的假阳性率。28％。Trace2Inv显着胜过最先进的智能合同不变式采矿和交易攻击检测。trace2inv还出人意料地发现了两项先前未报告的利用交易。
通过改善温室气体存储立法的各个方面来确保澳大利亚CCS项目推出：讨论文件
详细审查了各自的联邦石油和温室气体（GHG）存储立法，以了解立法中的技术要求，总体排放政策框架与CCS行业现有的现有技术能力之间的相互作用。然后使用CCS项目示例对温室气体立法的关键要素进行压力测试，以确定适用性。在未来5 - 25年内满足国家减少目标所需的CCS项目数量很高（也许高达40 MTPA（每年一百万吨）项目），但是现有的8 - 10年批准时间表仅提供2.5个全面的项目周期，即可实现40个项目，而没有实质性的监管改革。改进的机会应着重于促进强大而快速的CCS项目推出，并且可能包括以下内容：
通过ML- ...
药用植物行业遇到了许多挑战，包括错误识别和伪造商品。这些问题有可能损害质量标准，从而损害医疗产品的安全性。通过使用CNN（基于Python的ML算法）CNN，本文为药用植物供应链中的药物图像识别问题提供了一种新颖的方法。开发的系统将基于药用植物图像的大型数据库，该数据库将用于指导CNN模型进行了严格的训练，以准确识别和验证整个供应链中的植物材料。通过利用ML系统进行图像处理，该系统提供了最可靠的保证，即药用植物是真实的，并且具有高质量。实验结果提供了证据表明该提议的解决方案具有宝贵的价值，因为它具有增强供应链安全，消除假冒产品并促进药用植物的鉴定的潜力。系统解决方案的Python实现有助于用户自定义和集成。这将使利益相关者能够有效解决其要求，从而促进迅速的决策。该项目的目的是提出一种特定的ML和CNN技术，该技术涉及伪造商品问题，并有助于医疗工厂的连锁安全。
FDM 8-5 确保顾问服务
40 CFR 1506.5 对制定环境影响报告 (EIS) 的顾问提出了一项特殊监管要求。对于这些服务，WisDOT 制定了一项特殊条款，将其添加到相应的两方或三方设计样板中，要求顾问披露或证明该公司在拟议项目的执行或结果中没有经济或其他利益。此认证旨在避免顾问受雇研究拟议项目的替代方案和潜在环境影响，而顾问对其研究结果有利益的情况。这并不妨碍 EIS 顾问竞争项目的其他工作，只要不存在利益冲突。如果各州在将环境评估、环境分析或环境影响报告提交给 FHWA 之前进行评估其客观性的审查，则联邦法律允许各州对包括 EIS 和后续设计工程工作的项目采用单一选择流程。
生成式人工智能时代下的学生数据安全
近年来，教育技术在学校的运用日益普遍。根据 Instructure 的《教育技术 40 强》报告，全国学校使用了 2500 多种教育技术应用。伴随着这一趋势，人工智能 (AI) 工具在课堂上的使用也迅速增加。Reach Capital 发现至少有 280 种教育技术工具将生成式人工智能融入其应用中。这些人工智能教育技术平台严重依赖从用户（包括学生和教师）收集的数据来提供个性化的学习体验和见解。这些数据可能包括有关学生的敏感信息，例如学业成绩、行为模式和个人偏好。这些数据的积累可能会使学生面临潜在风险，包括未经授权的访问、数据泄露和个人信息滥用。目前，我们已经看到全国各学区发生了 1600 多起数据泄露事件，而且随着人工智能的发展，这一数字还会继续增加。英国国家网络安全中心警告称，“人工智能 (AI) 几乎肯定会在未来两年内增加网络攻击的数量和影响”。在课堂上使用人工智能工具有明显的优势，但如果我们不小心，数据风险也可能会增加。Gen AI EdTech 工具可能会加剧一些问题：学校数据泄露率更高
在气候变化时期确保奥地利的电力供应
在气候变化时期，奥地利的电力系统向安全，可持续的未来过渡，将广泛的挑战和机会带入了政策辩论中，在政策辩论中，及时的关于前进方向的决定是关键的相关性。一方面，能量和尤其是电力措施有望通过受气候变化影响并增加部门耦合影响的新需求效率发生重大变化。另一方面，供应方需要一个重大的转换过程才能符合脱碳目标。在奥地利和整个欧盟内部，电力供应将依靠可再生能源（RES），作为无碳电力供应的关键支柱。austria例如设定了政策目标，以便在2030年到2030年发电，以至于全国范围内的电力消费量已得到充分覆盖（以年度余额为单位） - 参见。国家能源与气候计划（NECP）（BMNT，2019年）。除了奥地利，也是整个欧洲联合国（EU）及其能源系统面临重大挑战，因为欧盟的目标是到2050年，比奥地利晚了十年。
在AWS上开发生成AI应用程序-AWSstatic.com
最后，在我们的调查中，近一半（47％）的受访者认可了一系列对组织一代AI计划的新威胁（见图3）。迅速注射是指操纵AI模型以采取意想不到的动作；反转利用有关用于训练模型的数据的cull信息。这些技术尚未广泛，但随着对手对支持AI的硬件，软件和服务的熟悉，将会扩散。12随着组织使用AI Gen Solutions的前进，他们需要更新其风险和治理模型以及事件响应程序，以反映这些新兴威胁。在最近的AWS执行洞察播客中，安全主题专家强调，威胁性参与者将首先追随低悬垂的水果 - 威胁最少的努力，最大的努力。13选择安全投资时，领导者应优先考虑这些用例，例如供应链利用和数据剥落。
确保网络和社交网络中的敏感数据共享
摘要目的：在这项研究中，我们旨在解决安全方法和社交网络应用程序的Security方法的挑战。它基于动态信任，重点是在这些平台的动态性质中保护敏感信息。方法：我们为Web和社交网络应用程序开发了框架。这可以确保安全。它依靠动态信任来有效实施。用户可以在此框架内信任其敏感数据共享。此方法利用创新的标准来评估信任因素，并采用动态信任评估来适应这些平台内用户不可预测的行为。发现：我们的调查表明，常规的静态访问控制机制不足以减轻与W-SNA中数据共享相关的风险。通过此实施，我们证明了有效监控和调节负面行为的能力，并动态调整访问水平以防止无意中的数据披露。含义：DT-BSM的采用为增强W-SNA平台中共享数据的安全性和机密性提供了重要意义。通过授权用户有效地保护敏感信息，这种方法有助于促进更安全，更值得信赖的数字生态系统。结论：总而言之，我们的研究强调了实施基于动态信任的方法来解决W-SNA环境中数据共享的复杂性的重要性。关键字动态信任，Web应用程序，社交网络应用程序1。它允许用户和通过这种采用，用户可以更加自信地浏览这些平台，从而减轻违反机密性和错误信息传播的风险。介绍最近，基于在线的应用程序和社交网络已广受欢迎。许多站点致力于查找和支持链接，查找和共享不同类型的内容。在线网络和社交网络应用程序（W-SNA）中的开发显示了一种新型的数据网络，该数据网络与现有网络截然不同。
确保云原生容器化应用程序
摘要 - 在过去的几年中，网络安全专业人员已公开认识到集装箱技术越来越受欢迎并被众多企业使用。云本地环境在促进许多位置的应用程序创建和部署应用程序方面已经获得了巨大的动力，从而提高了灵活性和简化的开发生命周期。容器提出了不同的网络安全问题，这些问题涉及几个组件，例如图像，容器，主机，运行时，注册和编排系统。这强调了分配资源来确保容器堆栈安全性的必要性。这项研究由Aqua Security于6月21日发布，重点介绍了攻击者可能损害公司的集装箱基础架构和图像供应链的各种方法。此外，如果未采取适当的措施，他们预计未来几年将增加600％。本文研究了集装箱编排和软件供应链环境中涉及的安全因素。为了解决这些问题，实施标准化的安全性和配置控件至关重要。本研究介绍了三个广泛的方案，这些方案可以解决容器管理中普遍的安全漏洞，以及当前可访问的相应解决方案。The use cases encompass: (I) Ensuring the security of application containers by preventing misconfigurations in the orchestrator (II) Protecting application containers from potential threats posed by insecure registries (III) Implementing a shielding cloud platform to protect against hacked containers Keywords — Cybersecurity, Containers, Orchestrations, Kubernetes, Infrastructure, Software Supply chain
