据估计,2022 年,94% 的拥有 100 名以上员工的企业遭受过网络攻击,7 而全球网络犯罪的成本预计将在 2023 年达到 8 万亿美元,到 2025 年将增长到 10.5 万亿美元。8 在疫情爆发期间,组织遭受的网络威胁增加了 81%,9 部分原因是随着学校和工作场所迅速转移到远程环境,出现了新的攻击面。随着全球混乱加速,2021 年至 2022 年间,全球网络攻击进一步增加了 38%,教育和研究机构是所有行业中受攻击最多的,每周每个组织遭受 2,314 次攻击,比 2021 年增加了 43%。10 人为错误仍然是最常见和最有效的威胁载体,2022 年 82% 的数据泄露都是由人为错误造成的。11
•警察和安全机构•DHS,CISA,FEMA,TSA,DISA,GAO,NSA,NSA,NCTC,NCTC,FBI及其相关紧急管理,响应和准备机构•紧急服务•紧急服务•负责国家安全和紧急/应急计划的国家政府机构•当地政府/官员/国际安全行动者/国家安全/国外•国家安全级别的行动者•国家安全•国家安全•国家安全/国民管理员•国家安全/官员/国民官员/vp of Divertors/coo/v. CISO of Operators of national infrastructure • Facilities Managers – Nuclear, Power, Oil and Gas, Chemicals, Telecommunications, Banking and Financial, ISP's, water supply • Information Managers • Port Security Managers • Airport Security Managers • Transport Security Managers • Event Security Managers • Architects • Civil Engineers • NATO • Military • Border Officials/Coast Guard
现有的联邦法律可阻止制造商,经销商,分销商和维修业务在车辆首次销售后为任何目的而在车辆中要求的任何与安全相关的设备或设计元素禁用。为了确保可以在自主行动中采用创新的安全性和技术发展,国会应通过联邦立法,以澄清,在自主行动期间,出于安全原因使车辆的手动控制无法访问或更改其功能,这并不能使机动车安全行动不起作用(49 USC 30122)。快速ACT例外允许仅合格的原始设备制造商(OEM)测试和评估不合格车辆。AV立法不应以排除AV开发人员测试和评估AV操作的各个方面的方式限制使用例外,包括通过公众参与和商品运动评估商业可行性。
摘要 - 量子计算的出现对传统的加密系统构成了深远的威胁,暴露了损害依赖RSA,ECC和类似经典加密方法的数字通信渠道安全性的漏洞。量子算法,尤其是Shor的算法,它利用了量子计算机的固有计算能力来有效地解决这些加密方案的基础数学问题。在响应中,量词后加密(PQC)成为一个关键领域,旨在开发弹性加密算法不受量子攻击的影响。本文描述了经典加密系统量量子攻击,阐明量子计算的原理的脆弱性,并介绍了各种PQC算法,例如基于晶格的密码学,基于代码的密码,基于哈希的密码学和多变量多核电密码学。该研究强调了PQC在量子计算进步中确保数字通信的重要性,这项研究强调了其在面对新兴量子威胁时在保护数据完整性,机密性和真实性方面的关键作用。
1 信息与计算机科学系,计算机科学与工程学院,哈伊勒大学,哈伊勒 81481,沙特阿拉伯。2 信息学与计算机系统系,计算机科学学院,哈立德国王大学,阿卜哈-61421,沙特阿拉伯。3 计算机工程系,计算机工程科学学院,萨坦姆·本·阿卜杜勒阿齐兹王子大学,Al-Kharj,11942,沙特阿拉伯。4 计算机科学系,应用学院,伊玛目阿卜杜勒拉赫曼·本·费萨尔大学,邮政信箱 1982,达曼,31441,沙特阿拉伯。5 计算机科学系,科学学院,Ibb 大学,也门。6* 爱尔兰国立大学梅努斯分校 (NUIM) 商学院,梅努斯,W23 F2H6,爱尔兰。7 计算系,东南科技大学,卡洛,R93 V960,爱尔兰。 8 沙特阿拉伯王国纳季兰大学科学与艺术学院计算机科学系,Sharurah-68341。
大自然肯尼亚已经与达卡查的社区订婚已有10多年了。在整个工作中,肯尼亚自然界将确保当地人参与并从保护林地,释放可持续的生计并增强气候侵害农业社区的韧性。例如,肯尼亚自然界正在工作 - 分别为WLT的购买一份英亩计划,以创建5000公顷(12,355英亩)的社区保护区(CCA)。这些CCA将根据CCA委员会,现场支持小组和其他机构规定的基于证据的,包容性的社区管理指南进行管辖,肯尼亚大自然支持能力建设,并提供生计激励措施,以鼓励保护工作。
Manfred Brabec • Principal Architect, acting as CTO for GSSO EMEA • Focused on Security Architecture and Design • BU Interlock to enhance our solutions • 11+ years at Cisco • 25+ years of Security & Network experience • Outside work: family, nature, sports, home cinema, new technologies
摘要 - 联邦学习(FL)作为一个分离的机器学习范式的出现,引入了新的Cybercurity挑战,尤其是威胁模型完整性和参与者隐私的对抗性攻击。本研究提出了一个受控制流(CFA)机制启发的创新安全框架,传统上用于网络安全,以确保软件执行完整性。通过在FL框架内集成数字签名和加密散布,我们对整个网络跨网络的模型更新的完整性进行了验证,从而有效地减轻了与模型中毒和对抗性干扰相关的风险。我们的方法是将CFA原理应用于FL的新颖性,可确保参与节点的贡献是真实且未受到损害的,从而在不损害计算效率或模型性能的情况下增强了系统的弹性。对基准数据集,MNIST和CIFAR-10的经验评估证明了我们的框架的有效性,在完整性验证和身份验证方面达到了100%的成功率,以及针对对抗性攻击的明显韧性。这些结果验证了提议的安全性增强和开放途径,以提供更安全,可靠和意识的分布式机器学习解决方案。我们的工作弥合了网络安全与分布式机器学习之间的关键差距,为Secure FL中的未来进步奠定了基础。索引术语 - 填充学习,网络安全,控制流证明,数字签名,哈希
远程访问软件为 IT/OT 团队提供了灵活的方式,可尽早检测异常网络或设备问题并主动监控系统。网络威胁行为者越来越多地利用这些相同的工具轻松广泛地访问受害系统。虽然组织出于合法目的使用远程访问软件,但安全工具或流程通常不会将其使用标记为恶意。恶意行为者利用这一点,使用远程访问软件通过云托管基础设施建立网络连接,同时逃避检测。这种入侵属于离地攻击 (LOTL),其中本质上的恶意文件、代码和脚本是不必要的,网络威胁行为者使用环境中已经存在的工具来维持其恶意活动。有关 LOTL 攻击的更多信息和示例,请参阅联合网络安全咨询中华人民共和国国家支持的离地网络行为者逃避检测。