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ThreatCloud AI 隐私数据表
Point 已采用公司间协议来在各个 Check Point 实体之间传输数据，包括欧盟标准合同条款和欧盟标准合同条款的英国国际数据传输附录。Check Point Software Technologies, Inc.（及其子公司）已自我认证其符合欧盟-美国数据隐私框架、欧盟-美国数据隐私框架的英国扩展以及瑞士-美国数据隐私框架 (DPF)。
审查文章一项关于智能农业网络安全性人工智能的调查：最先进的网络威胁，人工智能a
无线传感器网络和物联网设备正在通过提高产量，可持续性和盈利能力越来越多地彻底改变智能农业行业，因为连通性变得越来越普遍。但是，该行业已成为网络攻击的流行目标。这项调查调查了人工智能（AI）在改善智能农业（SA）中的网络安全方面的作用。该研究的相关文献是从大自然，Wiley在线图书馆，MDPI，Sciendirect，Frontiers，IEEE Xplore数字图书馆，IGI Global，Springer，Taylor＆Francis和Google Scholar收集的。在符合搜索标准的320个出版物中，最终选择了180篇研究论文。审查描述了从常规农业到现代SA的进步，包括建筑和新兴技术。它挖掘出SA的众多用途，强调了其改变农业效率，生产和可持续性的潜力。日益增长的依赖SA引入了新的网络威胁，危害其完整性和可靠性，并对其可能的后果进行完整的分析。仍然，该研究研究了AI在打击这些威胁中的重要作用，重点是其在威胁识别，风险管理和实时响应机制中的应用。调查还讨论了道德问题，例如数据隐私，高质量信息的要求以及SA中AI实施的复杂性。因此，这项研究旨在为研究人员和从业人员提供对智能农业基础设施安全性AI能力和未来方向的见解。这项研究希望帮助研究人员，决策者和从业者利用AI来实现SA的强大网络安全，从而通过全面评估现有的环境和未来趋势来确保安全可持续的农业未来。
农业中的网络安全威胁及缓解措施...
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医疗保健系统中新兴的网络风险和威胁
摘要 - 医疗保健中数字化的指数增长和网络安全漏洞的持续威胁是重大的，并且对行业的进步产生了阴影。由于数据泄露的成本达到了前所未有的水平，仅在2023年就达到了1,093万美元，而且攻击的频率升级，这证明了SmartTech247报道的2022年和2023年之间的网络钓鱼事件增加了60％，医疗保健基础构造是在临界界面上。在本文中，我们解决了利用数字系统的潜力改善和打击网络威胁带来的不断升级风险之间的复杂关系。2021年爱尔兰卫生服务主管（HSE）的网络攻击是一项重要的案例研究，通过深入研究这次攻击后，尤其是主要针对的医院的攻击中的82％，表明了医疗保健系统内的严重后果和脆弱性，从而强调了强大的防御力。通过对网络弹性和风险管理策略进行综合检查，研究通过使用中央情报局模型来确保医疗保健云系统进行导航，强调机密性，完整性和可用性。通过安全性和事件管理（SIEM）主动监视（SIEM）进行实时异常检测和响应。灾难恢复策略和脆弱性管理进一步加强了医疗保健系统，以防止潜在的网络威胁。这项研究是医疗组织的路线图，以减轻网络风险并在日益数字的医疗保健领域中增强韧性。
标题是AI增强网络威胁智能处理管道类型的文章url https://clok.uclan.ac.uk/50905/doi https://doi.org/10.339
摘要：网络威胁继续在复杂性中发展，因此传统的网络威胁智能（CTI）方法难以保持步伐。从数据摄入到弹性验证，可以自动化和增强各种任务的潜在解决方案。本文探讨了将人工智能（AI）引入CTI的潜力。我们提供了AI增强的CTI程序管道的蓝图，并详细介绍其组件和功能。该管道强调了AI和人类专业知识之间的合作，这对于产生及时和高规定的网络威胁智能是必不可少的。我们还探讨了缓解建议的自动生成，并利用AI提供实时，上下文和预测性见解的能力。但是，将AI集成到CTI中并非没有挑战。因此，我们讨论了AI驱动决策中透明度的道德困境，潜在的偏见和必要。我们满足了对数据隐私，同意机制和潜在滥用技术的需求。此外，我们高度阐明了在CTI分析和AI模型中解决偏见的重要性，保证其透明度和解释性。最后，我们的工作指出了未来的研究方向，例如探索高级AI模型以增强网络防御措施，以及人为合作的优化。最终，AI与CTI的融合似乎在
人工智能的关键历史回顾：问题、挑战、机遇和威胁
摘要：人工智能（AI）被认为是一门革命性的、改变世界的科学，尽管它仍然是一个年轻的领域，在确立可行的理论之前还有很长的路要走。每天都有新的知识以难以想象的速度被创造出来，大数据驱动的世界已经来临。人工智能已经开发出各种各样的理论和软件工具，在解决困难和具有挑战性的社会问题方面取得了显著的成功。然而，该领域也面临着许多挑战和缺点，导致一些人对人工智能持怀疑态度。人工智能面临的主要挑战之一是相关性和因果关系之间的区别，这在人工智能研究中起着重要作用。此外，虽然控制论这个术语应该是人工智能的一部分，但它在人工智能研究中被忽视了很多年。为了解决这些问题，本文首次提出并分析了控制论人工智能（CAI）领域。尽管人们对人工智能充满乐观和热情，但它的未来可能会成为整个世界的“灾难性冬天”，这取决于谁控制着它的发展。地球生存的唯一希望在于 CAI 的快速发展和明智的人类中心主义革命。本文提出了实现这两个目标的具体解决方案。此外，还强调了区分职业/个人道德和永恒价值观的重要性，并强调了它们在未来人工智能应用中解决具有挑战性的社会问题的重要性。最终，人工智能的未来在很大程度上取决于接受某些道德价值观。
GAO-25-107703，网络安全的未来：需要领导力来全面定义量子威胁缓解策略
• 目的、范围和方法。描述制定战略的原因、覆盖范围以及制定战略的过程。 • 问题定义和风险评估。确定战略针对的国家问题和威胁，并分析关键资产和运营面临的威胁和脆弱性。 • 目标、活动、里程碑和绩效衡量标准。定义目标，确定战略要实现的目标，以及实现这些结果的活动，以及衡量结果的优先事项、里程碑和绩效衡量标准。 • 资源、投资和风险管理。总结战略实施的成本、所需资源和投资的来源和类型，以及在平衡风险降低和成本的情况下，应将资源和投资瞄准哪些地方。 • 组织角色、职责和协调。描述谁将实施战略，他们的角色与其他人相比有何不同，以及他们协调工作的机制。 • 实施和整合。说明如何实施国家战略以及该文件与其他战略的目标、目的和活动（包括国际战略）的关系。
为应对量子威胁做好行业准备的框架
摘要 — 随着量子计算的不断发展，其破坏广泛使用的加密系统的能力对现代网络安全构成了重大挑战。本文概述了行业预测和减轻量子攻击风险的战略路线图。我们的研究探索了为行业开发抗量子加密解决方案框架，为减轻量子攻击提供了一种实用且战略性的方法。我们在此提出了一个新颖的战略框架，称为“STL-QCRYPTO”，概述了量身定制的行业特定方法来实施量子安全系统，确保长期防范量子计算的破坏性潜力。以下十四个高风险行业——金融服务、银行、医疗保健、关键基础设施、政府和国防、电子商务、能源和公用事业、汽车和交通、云计算和数据存储、保险、互联网和电信、区块链应用、元宇宙应用和多智能体人工智能系统——因其易受量子威胁而受到严格评估。评估强调了部署量子安全系统的实际方法，以保护这些行业免受新兴的量子网络风险的影响。此外，本文还讨论了采用量子抗性技术所涉及的技术、操作和监管障碍。通过提出结构化的时间表和可操作的建议，这份带有拟议框架的路线图为行业提供了在量子计算时代保护其潜在安全威胁的基本策略。
实时威胁检测的可解释的机器学习模型
在网络安全的快速发展的景观中，传统的机器学习模型通常作为“黑匣子”起作用，提供了很高的准确性，但在决策中缺乏透明度。这种缺乏解释性对信任和问责制构成了挑战，尤其是在威胁检测和事件响应等关键领域。可解释的机器学习模型旨在通过使模型的预测更容易理解和解释用户来解决这一问题。这项研究整合了可解释的机器学习模型，以实时威胁检测网络安全。来自多个来源的数据，包括网络流量，系统日志和用户行为，进行预处理，例如清洁，特征提取和归一化。处理后的数据通过各种机器学习模型，包括SVM和决策树等传统方法，以及CNN和RNN等深度学习模型。诸如石灰，摇摆和注意机制之类的解释性技术提供了透明度，从而确保了可解释的预测。这些解释是通过用户界面传递的，该用户界面生成警报，可视化和报告，促进决策支持系统中有效的威胁评估和事件响应。此框架在复杂的网络安全方案中增强了模型性能，信任和可靠性。
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