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网络威胁情报咨询
Lynx勒索软件通过网络钓鱼攻击获得访问权限，以窃取凭据并获得未经授权的条目。它列举并终止与安全性，备份，数据库和系统实用程序相关的过程，以防止干扰加密。它可以通过修改其安全性描述符，确保它可以修改或加密它们，并尝试使用DeviceIocontrol删除阴影副本，从而启用“ SetakeWownersHipprivilege”控制限制文件，以防止通过系统还原点恢复。使用Windows I/O完成端口设置多线程加密过程，创建基于CPU内核的多个线程，以最大化加密速度。它使用Counter（CTR）模式中的AES-128加密文件，生成由纯文本进行Xed的键流。每个块的非CE增量以确保唯一的加密，并在完成后重命名。它列举并加密网络共享和共享文件夹中的文件，递归处理嵌套资源以确保广泛的数据加密。它将所有可用的卷都安装在可访问的驱动器字母中，以确保也加密隐藏和未分配的驱动器。，如果未支付赎金，它会在加密之前删除敏感数据，并威胁通过专用泄漏地点的公众接触。
网络威胁情报人工智能研讨会（WAITI）
征文 网络安全格局不断变化，为安全专业人员带来源源不断的数据流。有价值的威胁情报隐藏在这一庞大的数据流中，包括社交媒体、技术报告和暗网论坛中报道的文本。传统上，网络威胁情报 (CTI) 依赖于手动分析或基本的关键字匹配，导致瓶颈和错失机会。安全分析师面临着数据量巨大的限制、代码混淆和社会工程等策略的复杂性，而威胁的快速发展需要实时处理才能领先于攻击者。在当今的数字环境中，数据量和复杂性不断增加，自然语言处理 (NLP) 技术和大型语言模型已成为解密和缓解网络威胁不可或缺的工具。NLP 使机器能够理解和处理人类语言，为 CTI 提供了显著的好处，例如自动处理、高级威胁检测和实时分析，从而可以立即识别和响应威胁。因此，有效地提取和分析这些信息对于主动防御策略至关重要。本次研讨会探讨了人工智能/生成式人工智能在网络安全领域（尤其是 CTI 收集和分析领域）的革命性潜力。研讨会将为研究人员、从业人员和爱好者提供一个平台，让他们更深入地探讨与 NLP、大型语言模型 (LLM) 以及更广泛意义上的网络安全和网络威胁情报背景下的人工智能技术相关的专业主题。
EBPF安全威胁模型
检查时间（TOCTOU）问题可能会在安全工具中出现。目标是分析系统将准确执行的操作。但是，如果安全工具从用户空间内存中读取值，然后在内核作用之前更改了这些值，则内核“使用”的内容可能与您在用户空间中“检查”的内容有所不同。可以通过确保安全工具将值转移到内核内存后观察值来预防竞赛。这样做的两种主要方法是LSM（Linux Security Module）EBPF程序，并直接通过Kprobe/kretprobe/fentry/fentry/ferxit
2024 Thales全球数据威胁报告（DTR） - Starlink
今年的主要主题鼓励安全领导者通过核对内部和外部企业利益相关者之间的差异来建立更牢固的关系。客户，开发人员和业务范围旨在扩大新技术和竞技场（例如Genai，Fintech，PQC，5G和IoT）的信任度。研究数据表明正在取得进展；更大的需求和机会就在未来。内部压力以管理成本冲突，并努力减轻功能更强的对手的攻击。信任，安全，机密性和隐私现在是企业品牌的主要因素，安全领导者可以使用报告见解来建立在其组织之间建立更强大的联盟，以实现一种更加主动，动态的基于风险的安全管理方法。
太空自动威胁情报共享（SATIS）
太空 ISAC 运营着一个监测中心，用于监测和向全球太空界报告所有威胁和危险信息。监测中心致力于分析、验证和融合来自不同来源的信息，以追踪对手在地面和太空中的活动。它通过从公开信息、政府合作伙伴共享的信息和成员提交的信息中提取和关联数据来实现这一目标。监测中心使用一组行业采用的框架来关联信息，特别是 MITRE ATT&CK、太空攻击研究与战术分析 (SPARTA) 和 STIX。
地下威胁活动报告 2022 - osintme.com
去年的喧嚣始于俄罗斯与乌克兰军事冲突后的网络对抗。 两国之间的战争得到了几个威胁行为者（AgainstTheWest、NetSec、GhostSec、Kelvinsecurity、Stormous Ransomware Group 和几个核黑客组织）的加入，他们从 2022 年 3 月到 9 月针对私人组织和政府机构发动了一系列协同网络攻击，以配合冲突双方各自的盟友。（参考文献 1 和 2）
与游戏收集定量数据中的有效性威胁
我们已经看到使用游戏来收集游戏以外的研究问题的数据本身，这是在研究本身之外的研究问题，称为游戏研究（Deterding等，2015）或基于游戏的方法（Slegers等，2016）。例如，经济学家长期以来不得不与他们无法进行真正的宏观经济实验的事实作斗争 - 政府也不会允许他们，也不能真正建立并比较两个相同的现实生活经济体。因此，像卡斯特罗诺娃，威廉姆斯，拉坦和基冈（2009）或Živić，Andjelković，Andjelković，Özden，Dekić和Castronova（2017）已经探索了基于经济性经济学的虚拟经济学，在MACRIEN上，在Maccrotect of MacCRAID上，已经探索了使用MacCRIEN的虚拟经济体的使用。现实世界。正在适应现有的，并创建了新游戏，例如实验室和在线实验（Hawkins，Rae，Nesbitt和Brown，2012; Oladimeji，Thimbleby，Curzon，Iacovides，Iacovides和Cox，＆Cox，＆Cox，2012年）。例如心理学和流行病学是重新修复游戏智能 - 现有娱乐游戏的大规模数据 - 回答基础研究问题（Devlin等，2014； Williams，Contractor，Poole，Poole，Srivastava，＆Cai，＆Cai，2011）。在人们的游戏中表现与诸如流畅智能（Kokkinakis，Cowling，Drachen和Wade，2017年）等游戏外的特征之间建立了密切的关系，他们建议游戏可以用作替代心理测量乐器。人类计算机互动（HCI）和其他领域的定性研究人员越来越多地使用板和纸牌游戏来构建用户和设计研究过程（Hannula＆Harviainen，2016； Slegers等，2016）。所谓的公民科学游戏正在吸引成千上万的志愿者来众筹科学数据收集和处理任务，例如记录污染水平，分类星系图像或识别蛋白质折叠（Cooper，2015年）。