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高级网络钓鱼检测：在全面的URL数据集上利用T-SNE功能提取和机器学习
抽象的网络钓鱼攻击在当今的数字世界中继续构成重大挑战。因此，需要复杂的检测技术来解决不断变化的策略。在本文中，我们提出了一种创新的方法，可以使用广泛的Phiusiil数据集识别网络钓鱼尝试。提议的数据集包括134,850个合法URL和100,945个网络钓鱼URL，为分析提供了强大的基础。我们将T-SNE技术应用于特征提取，将原始51个特征缩合为2，同时保留了高检测精度。我们评估了完整和减少数据集的几种机器学习算法，包括逻辑回归，天真的贝叶斯，k-nearest邻居（KNN），决策树和随机森林。决策树算法在原始数据集上显示出最佳性能，精度达到99.7％。有趣的是，所提出的KNN在功能提取的数据上表现出了显着的结果，其精度达到了99.2％。使用特征提取的数据集时，我们观察到逻辑回归和随机森林性能的显着改善。提出的方法在计算效率方面提供了可观的好处。功能提取的数据集需要更少的处理能力；因此，它非常适合资源有限的系统。这些发现为开发更强大，更灵活的网络钓鱼检测系统铺平了道路，这些系统可以在实时场景中识别和中和新兴威胁。
审核 - 报告NYM移动和桌面，VPN，Instra＆Cryptography 07.2024
•对NYM移动和桌面，VPN，INFRA和常规密码学的Pentests和源代码审核◦WP1：Crystal-Box Pentests＆Source Code and Source代码审核NYM移动应用程序▪源代码▪源代码：•URL：https：//github.com/nymmtech/nymmtech/nymmtech/nymmtech/nymmtech/nymmtech/nymmtch-client•pistr•pistr•pistr•pistr：：pors：： B40A4D2AC3427B242C8E29426BBF31B9B26EA282▪应用•相关存储库标签：Nym-VPN-X-X-V0.1.1.1.3•Android（通过F-Droid）：◦ https://support.nymvpn.com/hc/en-us/articles/25000269053969-how-to-com-use-f-droid-for-nymvpn•ios•ios（通过testflight + qr代码）：◦https:/https：◦https://nymvpn.com/nymvpn.com/en/en/nymcordit carter carter carter carter contriit桌面应用程序▪源代码•URL：https：//github.com/nymtech/nym-vpn-client•提交：B40A4D2AC3427B242C8E2942C8E29426BBF31B91B9B26EA26EA282 https://nymvpn.com/en/download/?wp3：Crystal-Box Pentests和源代码审核Nym后端API▪测试环境URL：•urls与CURE53共享：源代码▪源代码▪源代码：•url：•url：https：//github.com/nymtech/nym•pross： A5BCBCC1F5DE1513CECAB785F248DEDDED2036D0047▪特别关注：•/NYM-NODE•/NYM-API•WP4：Crystal-Box Pentests＆Crystal-box Pentests＆Source Code and Source Code Aucation and vpn软件和Infra vpn软件和Infra code：提交：B40A4D2AC3427B242C8E29426BBF31B9B9B26EA282◦WP5：Crystal-Box Pentests＆Source Code for Nym密码学审核▪源代码▪源代码：•url：•url：https：//github.com/nymtech/nym/nym•pisor： A5BCBCC1F5DE1513CECAB785F248DEDDED2036D0047▪特别关注：•/common/common/crypto•/common/nymsphinx•/common/common/nymcoconut
市场更新计划 (MRP) 市场更新启动准备计划更新
此回滚顺序在 MRP 市场更新启动准备计划的“回滚计划和活动”部分中进行了描述。市场参与者应执行的一些活动包括重新连接他们的 API 系统以重新连接到 MIM 和调度服务的当前应用程序 URL，并验证他们是否可以收到反映当前实体市场设计的报告。指南将包含在 MRP 市场更新启动准备计划 2.0 版中。做出回滚决定后，市场参与者将被要求开始向旧系统提交调度数据并遵循 IESO 的调度指令。
DNA® 的 CRM 和商业智能
Publisher 可让您将报告数据、图表和图形发送到知识门户，这些门户可根据每位员工的角色和偏好进行个性化设置，从而帮助您的员工有效地规划营销计划。Publisher 支持基于浏览器的自定义访问已发布的资源，例如内部文档、电子表格、报告、营销手册/传单、员工通讯、费率表和其他产品数据以及组织内经常使用的站点的 URL。综合仪表板显示销售总额、分行绩效和服务水平等摘要，每项摘要都以多种格式报告，以满足员工的需求。
第 9 章：计算应用 9.4：布隆过滤器
2. 让我们分析一下时间改进。假设一个普通的 Chrome 用户一年内尝试访问 102,000 个 URL，其中只有 2,000 个是真正恶意的。假设 Chrome 调用数据库 (Set) 需要半秒钟，而 Chrome 检查布隆过滤器中的包含性仅需 1 毫秒。假设布隆过滤器的误报率为 3%；也就是说，如果某个网站不是恶意的，布隆过滤器会以 0.03 的概率将其错误地报告为恶意。如果我们只使用数据库，需要花费多少时间（以秒为单位）？如果我们使用前面描述的布隆过滤器 + 数据库组合，检查所有 102,000 个字符串的预期时间（以秒为单位）是多少？
2024 年代理声明
这是洛克希德·马丁公司 2024 年代理声明（“2024 年代理声明”）的一致副本，反映了 2024 年 3 月 25 日向美国证券交易委员会提交的修订号1 中指定的修订。修订号提交 1 仅用于更正 2024 年代理声明中包含的股东提案（提案 4、5 和 6）中某些文本和网页 URL 转录中的印刷错误，以及股东提案人对提案 5 的支持声明末尾某些文本的无意遗漏。这些更正反映在此处的第 80、82 和 85 页中。除这些更正外，2024 年代理声明中的所有信息均保持不变，截至 2024 年 3 月 15 日，不反映该日期之后发生的任何信息或事件。
使用机器学习方法基于智能安全系统的入侵检测Svitlana Popereshnyak 1，Anastasiya Vecherkovskaya 2，
摘要作者已经分析了网络安全的基本概念和网络安全技术，研究了人工智能在网络安全中的特殊性，分析了应用机器学习方法，并介绍了机器学习方法在网络安全性中应用的实验研究结果。使用机器学习方法基于智能安全系统的入侵检测，该方法旨在检测最新的恶意URL，并扩展了用于分布式拒绝服务（DDOS）攻击的攻击。进行了研究的SIS-ID系统的实验研究和性能评估。关键字1网络安全，攻击，智能家庭，物联网，机器学习，主机，网络犯罪，风险，威胁，软件。1。简介