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强化组织网络弹性：在威胁景观不断升级的业务连续性和增长的综合框架
摘要：面对越来越多的网络威胁破坏企业，这项研究强调了组织韧性在保护业务发展和连续性中的关键作用。它提出了一个综合框架，其中包括主动的安全策略，弹性测试，协作参与以及新兴技术的集成。采用细致的方法融合了文献分析和框架开发，该研究确定了全面的网络弹性框架的关键组成部分。该分析研究了不断发展的威胁景观，数字生态系统，资源限制和道德义务，通过强调自定义，协作和主动措施，超越了既定的框架。最终的框架不仅是强大的，而且是适应性和道德的，这是针对试图将网络弹性嵌入数字转型计划中的组织的战略指导。在确认基于组织环境的局限性和改变适用性的同时，该研究鼓励通过现场应用程序进行进一步的验证，以增强各种网络安全生态系统内的适应性。实际含义扩展到旨在在数字化转型中加强网络安全措施的组织。通过解决网络威胁的动态性质和实施实践见解的动态性质，拟议的框架支持创新和增长。它为组织在数字时代的网络安全复杂性方面提供了路线图，以确保面对不断发展的威胁，它们仍然具有弹性。最终，该研究倡导积极主动的网络安全方法，认识到其在维持业务运营中的关键作用，并在当今相互联系的世界中促进了长期成功。
网络安全威胁建模基因组数据测序工作流程
2 虽然网络安全威胁建模可以支持某些隐私需求，但需要额外的隐私威胁建模工作来解决隐私的全部问题。有关网络安全与隐私风险管理之间关系的更多信息，请参阅基因组数据概况 [4]。
面对内幕威胁：基于LLM微调
基于异常的检测可有效防止不断发展的内幕威胁，但精度仍然低。当前的数据处理可能会导致信息丢失，并且模型通常会努力区分良性异常和实际威胁。这两个问题都阻碍了精确检测。为了解决这些问题，我们提出了基于大语言模型（LLM）微调的精确异常检测解决方案。通过代表自然语言的用户行为，我们减少了信息丢失。我们使用用户行为模式对比度对异常检测的任务进行微调，使用两阶段策略：首先学习一般行为模式，然后使用特定于用户的数据来改进，以改善良性异常和威胁之间的差异化。我们还实施了一个细粒度的威胁追踪机制，以提供行为级别的审计步道。据我们所知，我们的解决方案是第一个在内幕威胁检测中应用LLM微调的方法，在CERT V6.2数据集中达到了0.8941的F1分数，超过所有基线。
空气污染对头发和头皮的无形威胁
连续暴露于构成空气污染的颗粒物可能会导致头皮和头发上的积累以及体内的氧化应激，这可能会导致头皮问题和头发损伤。我们遵循系统的审查清单，以研究空气污染对头发和头皮的影响以及导致自由基和氧化应激的机制。利用在线数据库来识别系统的评论，荟萃分析和范围评论，626篇文章被入围，并使用Prisma Flowchart选择了54篇文章。研究的结果详细介绍了当头发和头皮不断暴露于空气污染物成分时可能发生的相关条件和机制。具体来说，我们发现细颗粒物会导致毛发损伤和脱发，脂肪性眼皮炎和毛囊炎症。最后，我们引入了具有抗炎作用的物质，可以抵消空气污染物引起的头发和与头皮相关的疾病，并为将来的研究方法和方向带来了影响。
必须优先考虑并应对潜在威胁
对网络攻击事件处理不当也可能暴露出企业更深层次的缺陷。一些国家已经开始强制报告网络攻击事件，但还需要做更多的工作来提高人们对威胁全球性的认识。随着犯罪团伙获得更复杂的工具并肆无忌惮地使用它们，威胁的数量和严重性将会增加。还应强调互联网和相关的高等教育。作为高级网络安全教育中心的网络学校的开设应该为具有不同网络安全资格和技能水平的广泛人群提供各种实践课程，从中学生和大学生到网络安全专家。那些将在量子物理、量子密码学和量子区块链开发的基础和应用研究方面处于领先地位的人将获得优势。
2025-前10个网络安全威胁
凭证和令牌盗窃涉及网络犯罪分子窃取用户身份验证信息，例如密码，令牌，会话cookie或多因素身份验证（MFA）代码，以获得对系统和帐户的未经授权访问。尽管MFA广泛采用，但攻击者还是开发了复杂的技术来窃取会话令牌和旁路身份验证机制。例如，他们可以采用恶意软件或网络钓鱼策略从用户的设备捕获令牌，从而允许长时间的未经授权的访问而无需触发安全警报。
勒索软件威胁美国关键基础设施
摘要网络攻击的上升，尤其是勒索软件，对关键的美国基础设施构成了重大威胁，包括能源，医疗保健，政府和制造业。勒索软件攻击利用系统漏洞来加密生命文件，要求赎金释放。随着攻击者利用这些文件对组织和利益相关者的重要性，这些攻击的严重性正在升级，从而提高了议价能力。这项研究使用过去的研究和可靠的政府资料来源的二级数据调查了勒索软件的影响。关键发现表明，勒索软件攻击的持续增长是由于信息共享，人为错误不足和对数字工作流程的不断依赖而驱动的。组织通常会隐藏攻击，以避免声誉损害，阻碍协作防御。此外，人为错误是一个重要的脆弱性。该研究建议实施强大的信息共享系统和全面的员工培训，以减轻勒索软件攻击的频率和影响，从而确保关键部门的更好的准备和韧性。
Stephen M. Gardiner 1和Catriona McKinnon 2一代狭parochial地球工程：基本威胁的预警信号
“地球工程”已经指在行星规模上对基本地球系统进行大规模的技术干预，通常是为了抵消人类引起的气候变化。尽管文学迅速发展，但围绕地球工程的一些道德问题仍未得到分析，几乎没有识别或实际上被忽略了。我们对一个这样的问题感兴趣，这是一代狭och的地球工程（GPG）的威胁：地球工程以狭窄的，生成一代的关注对特定一代进行干预的关注，而无需考虑更广泛的担忧，包括后代的利益。在本文中，我们发展了基本思想，并确定当前话语中的一些预警信号，重点是平流层硫酸盐注射，这是一种太阳辐射管理的一种形式。我们的重点是激励人们的说法，即一代狭och的地球工程是一种威胁，应在各个方面的地球工程工作，包括研究，开发和部署。
使用大数据和机器学习的金融科技中的网络威胁智能的预测分析
要将预测分析整合到CTI框架中，组织必须首先评估其现有的网络安全基础架构并识别差距。强大的数据管道对于实时收集，处理和分析威胁智能至关重要。金融机构应投资可扩展的数据存储和处理系统，例如基于云的平台，以处理预测分析所需的大量数据[37]。选择正确的机器学习模型和算法是另一个关键步骤。组织必须确保对模型进行多样化和高质量数据集的培训，以避免偏见并提高其预测精度[39]。常规模型验证和更新对于跟上不断发展的威胁景观是必要的。
行为威胁评估和实践中的管理
国家威胁评估中心（NTAC）提供了预防目标暴力，威胁评估和风险管理的研究和指南。研究包括“使用威胁评估模型增强学校安全”，这是预防目标学校暴力的运营指南； “通过旁观者报告改善学校的安全性”，这是一种加强K-12报告计划的工具包；和“行为威胁评估单位：国家和地方执法指南，以防止有针对性的暴力行为”，该指南为州和地方执法机构提供了可扩展的框架，以主动识别和干预那些在其社区中表现出威胁或有关行为的人。