XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemThreat
利用人工智能 (AI) 进行高级持续性威胁检测
本报告探讨了在网络防御中实施人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的可行性和实用性，特别关注高级持续性威胁 (APT)。1 APT 是由资源丰富且经验丰富的对手发起的网络攻击，他们以组织为目标，通过窃取数据或破坏运营来获得战略优势。APT 以新的和意想不到的方式利用新的和现有的漏洞，寻求避免被发现，并适应防御者的行为。特别是，除非 APT 被激活进行攻击，否则它们通常不会为指挥和控制系统生成很少的信号。它们可以长时间保持休眠状态（例如数年），从而在检测器寻找操作变化时看起来像是正常操作的一部分。APT 激活是一种罕见事件，因此 APT 可以逃脱寻找重复模式的典型检测器。因此，由于 APT 的隐秘性和不断发展的特性，用于检测和缓解此类网络攻击的传统工具可能不够用。
面对威胁的操纵：评估端到端视觉语言动作模型中的物理漏洞
摘要 — 最近，在多模态大型语言模型 (MLLM) 进步的推动下，视觉语言动作模型 (VLAM) 被提出以在机器人操作任务的开放词汇场景中实现更好的性能。由于操作任务涉及与物理世界的直接交互，因此确保此任务执行过程中的鲁棒性和安全性始终是一个非常关键的问题。在本文中，通过综合当前对 MLLM 的安全性研究以及物理世界中操作任务的具体应用场景，我们全面评估了面对潜在物理威胁的 VLAM。具体而言，我们提出了物理脆弱性评估管道 (PVEP)，它可以结合尽可能多的视觉模态物理威胁来评估 VLAM 的物理鲁棒性。PVEP 中的物理威胁具体包括分布外攻击、基于排版的视觉提示和对抗性补丁攻击。通过比较 VLAM 在受到攻击前后的性能波动，我们提供了关于 VLAM 如何应对不同物理安全威胁的通用分析。我们的项目页面位于此链接
2024 年节日威胁报告
• 切勿向未知来电者、通过电子邮件或短信提供一次性密码，也不要安装远程访问软件，除非得到可信系统支持提供商的指示。 • 审查账单、银行对账单和信用报告，以识别可能表明存在欺诈、身份盗窃或他人有权访问您帐户的异常情况。 • 向您的发卡机构注册购买提醒。购买提醒是可自定义的，可以通过电子邮件或短信接收，并可用于确认合法购买或通知您可疑活动。 • 在社交媒体上发帖时要小心。请注意，分享敏感的个人信息可能会为犯罪分子提供线索，让他们回答您的安全问题或编造可信的、有针对性的诈骗信息。 • 建议求职者对未在官方公司网站上列出的招聘信息、来自非公司电子邮件域的通信、付款请求或不寻常的面试程序保持谨慎。这些都是诈骗的潜在危险信号。 • 有意捐款的个人应在可信网站上研究慈善机构（例如，IRS 网站、
SW供应链安全威胁及应对措施
攻击者入侵软件开发商或供应商的系统，然后将恶意代码注入他们提供的软件中。用户认为他们正在从受信任的来源下载软件，但实际上它是受感染的软件。这使攻击者可以滥用供应商的权限来窃取客户和合作伙伴组织的数据，传播恶意软件并进行攻击，导致勒索软件感染和信息泄露。2021 年，网络犯罪组织 REvil 利用该公司远程监控和管理解决方案中使用的软件漏洞攻击了美国 IT 公司 Kaseya。然后 REvil 使用被盗凭据向数百名用户部署勒索软件
电磁频谱之外的指挥所威胁
在当今战场上，确保指挥所的生存对于军事行动的成功至关重要。指挥所是规划、通信和协调的枢纽，但它们也面临着传统问题以外的挑战。电磁 (EM) 频谱仍然是一个重要因素，但噪音污染、燃料物流、环境影响和栖息地破坏等问题也构成威胁。
引用：MD Ibran Ansari。等。 “海洋犯规者和鲍尔：对捕鱼行业的持续威胁”。科学兽医科学6.1
9。Distel dl。等。“在巨型船虫聚丘脑（Bivalvia：teredinidae）中发现化学自由营养共生的发现扩展了木制步骤理论”。国家科学院学院的会议记录114.18（2017）：E3652-E3658。
网络安全威胁云银行系统-IJRPR
云银行是指使用云计算技术来存储，管理和处理银行数据和应用程序，而不是依靠传统的本地系统。这些系统利用云基础架构的功能，这些功能由外部提供商（例如Amazon Web Services（AWS），Microsoft Azure或Google Cloud）维护，以提供更快，更安全且更具扩展性的银行服务。云银行使银行能够从旧版IT系统转移并采用现代灵活的数字基础设施[2]。云计算服务可以分为三个主要类别：基础架构作为服务（IaaS），平台作为服务（PAAS）和软件作为服务（SaaS）。在云银行业务中，金融机构经常使用这些组合来优化其运营。例如，基于SAAS的银行应用程序可以在基于云的基础架构之上部署，从而使银行可以向其客户提供无缝的数字服务，而PAAS产品为开发人员提供了建立自定义银行解决方案所需的工具[3]。
研究文章物联网和网络安全：通过以下方式应对新兴威胁
摘要 智能设备的使用增加，特别是在物联网 (IoT) 下，这引发了由于全球联网设备而产生的各种安全问题。这篇评论文章旨在评估物联网生态系统的最新威胁，并针对这些威胁提出尖端的计算机科学解决方案。讨论了人工智能、机器学习、区块链和量子密码学在提高物联网技术安全性方面的适用性。本文还研究了现有的架构和标准技术，包括：轻量级机器类型通信 (LwM2M) 以及数据报传输层安全性 (DTLS) 以及云和边缘计算在防御物联网威胁中的使用。现实世界的应用示例、智能城市和建筑基础设施、智能医疗保健和工业物联网用例提供了这些解决方案的用例。最后，本文总结了物联网网络安全的未来趋势和方向，并提出了持续研究标准化、量化和隐私保护安全框架的重要性。关键词：物联网 (IoT)、网络安全、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、区块链、量子密码学、物联网安全协议。 *通讯作者：S. Sarojini Devi 博士，电子邮件：sarojinidevi.cse@nsrit.edu.in 收到日期：2024 年 8 月 8 日 接受日期：2024 年 9 月 11 日 DOI：https://doi.org/10.53555/AJBR.v27i3.3044 © 2024 作者。本文根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可 (CC BY-NC 4.0) 发表，该许可允许在任何媒体中进行非商业性的无限制使用、分发和复制，但必须提供以下声明。“本文已发表在《非洲生物医学研究杂志》上”简介物联网 (IoT) 是一种创新理念，它将全球数十亿台设备连接起来，包括电灯开关和家用电器、可穿戴设备、工业和