XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemURLs
趋势微尖端 - 网络
这种整合的战略好处包括转发检测事件的能力和Intrusion Feelention Feltery Protection Station Statige to Trend Vision One，以进行相关检测和其他高级分析。这可以实现更高质量的警报和更主动的事件发现。通过选择过滤器并将策略直接从趋势愿景一号开始到提示点SMS配置文件来减轻CVE风险。趋势视觉检测到的威胁也可以在网络层上进行操作，从而使您能够在检测后的几分钟内阻止可疑对象，并破坏网络关键位置的攻击。此外，可以自动发送由SMS检测到的URL，以通过云沙盒进行分析，而无需任何其他基础架构。分析了URL后，您可以在趋势视觉One Sandbox Analysis应用程序上查看结果。
PhishCatcher：针对Web欺骗攻击的客户端防御
网络安全在维持个人用户信息（例如密码和PIN代码）的机密性和完整性方面面临着重大挑战。每天，数十亿用户会接触到请求敏感信息的假登录页面。有很多方法可以欺骗用户访问网站，例如网络钓鱼电子邮件，诱饵和开关广告，click插齿，恶意软件，SQL注入，会话劫持，中间人，中间人，拒绝服务和跨站点脚本攻击。Web欺骗或网络钓鱼是一种电子技巧，其中攻击者会创建合法网页的恶意副本，并请求个人用户信息（例如密码）。为了打击此类攻击，研究人员提出了几种安全策略，但它们遭受了延迟和准确性问题的困扰。为了克服此类问题，我们建议并开发一种基于机器学习技术的客户端防御机制，以检测伪造的网站并保护用户免于网络钓鱼攻击。作为概念证明，开发了一个名为PhishCatcher的Google Chrome扩展程序，该扩展名实现了机器学习算法以将URL归类为可疑或值得信赖。该算法采用四种不同类型的Web功能作为输入，并使用随机森林分类器来确定登录网页是否是假的。为了评估扩展的准确性和精度，在实际Web应用程序上进行了一些实验。实验结果表明，从400个分类的网络钓鱼URL和400个合法URL的实验中，实验的惊人精度为98.5％，精度为98.5％。PhishCatcher记录的平均响应时间仅为62.5毫秒。为测量工具的潜伏期，还进行了40多个网络钓鱼URL的实验。
使用深度学习的高级网络钓鱼网站预测
1印度海得拉巴市人工智能大学学生系2,3,4助理教授。摘要 - 该项目旨在利用深度学习算法和功能工程技术的结合来开发有效的网络钓鱼URL检测系统。系统将仔细检查各种URL特性，包括域名，路径，长度和可疑关键字的存在，以准确识别网络钓鱼URL并在单击它们之前立即提醒用户。对系统的评估将使用包含已知网络钓鱼和合法URL的综合数据集进行，并计算精度，召回，准确性和F1得分等性能指标。将对现有的网络钓鱼检测工具进行比较分析，以评估系统的有效性和效率。最终，该项目努力提高网络钓鱼检测系统的可靠性和功效，从而保护了用户免受网络钓鱼骗局的受害者的影响，并减轻了个人信息盗窃的风险。关键字：网络钓鱼，精度，回忆，准确性。I.简介
安大略省老年人计划和服务指南
本指南由老年人和无障碍事务部维护。本文件中提供的所有 URL 和电话号码在发布前都是准确且有效的。本文件定期更新，但如需了解最新信息，请参阅本指南的在线版本 (https://www.ontario.ca/document/guide-programs-and-services-seniors)。您可以打印本指南的全文或按章节打印。
研究入学考试（RET）的教学大纲...
第1节：研究方法显微镜技术：光，相比，荧光，共聚焦，扫描和传播电子显微镜，细胞测量法和流式细胞仪，固定和染色，荧光内杂交（FISH），GISH（GISH（GISH），基因组中的基因组合杂交）。使用分子方法访问微生物多样性，例如剥落梯度凝胶电泳（DGGE），温度梯度凝胶电泳（TGGE），扩增的RRNA限制分析，终末限制性片段长度多态性（T-RFLP），16S rdna测序，Metagenomics to BiioInmics and Intermins（Ww Ww Ww Ww） HTML, URLs, Netscape, Explorer, Google, PUBMED), database management system, database browsing, data retrieval, sequence and genome database, databases such as GenBank, EMBL, DDBJ, Swissprot, PIR, TIGR, TAIR, Searching for sequence database like FASTA and BLAST algorithm, multiple sequence alignment, phylogenetic analysis and detection of open reading帧（ORF）。
数据的分类、汇总和提取
它可以帮助您分析索赔或您可能想要查找的任何事件的地理空间分布。 Synapsis 可以从大量来源获取数据，包括其他数据库（包括社交媒体），包括 URL、共享照片等。 它创建自己的存储库，您可以随时使用语义搜索或关键字搜索来搜索存储库。
算法 - 名称理论局势 - 框架曲线 -
剑桥大学出版社对本出版物中提到的外部或第三方互联网网站的URL的持久性或准确性不承担任何责任，并且不能保证此类网站上的任何内容都是准确或适当的。有关价格，旅行时间表和本工作中提供的其他事实信息的信息是正确的，但剑桥大学出版社并不能保证此后此类信息的准确性。
Phishgnn：使用图形神经网络的网络钓鱼网站检测框架
在互联网时代，恶意URL是对网络用户的综合威胁。网络钓鱼的目的是通过用fal的界面欺骗受害者来窃取敏感信息。在网站网站的情况下，攻击者通常试图模仿社交媒体，银行和电子商务网站等知名且广泛使用的服务。这种欺骗的网站通常是用与原始站点相同的代码库构建的，这可能会使它们很难瞥见。值得庆幸的是，可以使用许多其他指标来区分良性和网络钓鱼网站。例如，大多数网络钓鱼URL往往很长，具有多个子域和特殊特征。域通常托管在可疑的主机上，并使用非信任当局进行的安全套接字层（SSL）认证。自从这些攻击开始时，已经实施了许多系统来试图克服它们。其中一些实现使用传统技术，例如黑名单或URL词汇特征的分析。否则，黑名单遭受了多种缺点，例如需要更新的人类援助和缺乏详尽的缺点。此外，它们不能用于看不见和隐藏的URL。其他技术利用机器学习将模型训练以基于许多示例来策划网站（Sahoo等，2017）（Benavides等，2020）。但是，在大多数方法中，网站的超链接结构尚未解决。
安全的Web网关（SWG） - Innet
威胁英特尔基于我们自己的AI/ML模型和第三方供稿。第一方英特尔源自全球遥测，是最大的权威和递归DNS解析器之一（2T+查询/天）。我们的Web攻击者还每隔几周就会索引整个网络（8B+页），以揭示新兴的广告系列基础架构。自定义威胁饲料和签名（IP，URL和域等）也得到支持。
2024专业服务威胁景观
利用了数百名安全研究人员的专业知识，Trustwave SpiderLabs是独特的位置，可以分析不断发展的威胁格局。我们的团队每年确定成千上万的漏洞，进行数千次渗透测试，并分析每天数百万的网络钓鱼URL。跨信息安全学科的这种全面覆盖范围 - 包括持续的威胁，取证，事件响应，恶意软件分析和数据库安全性 - 使我们不仅能够了解违规行为的发生，还可以为组织提供有效的缓解和控制。