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经济脆弱性和风险报告...
从图 1 可以看出，高收入和中上收入国家面临的相对脆弱性最低，而低收入国家在所有领域面临的脆弱性要高得多。然而，进一步扩大范围，我们可以确定每个国家的具体投资可能性。例如，如图 2 所示，虽然高收入国家面临的总体脆弱性较低，但该国应改善其《国际卫生条例》（2005 年）核心能力，以进一步降低脆弱性。相反，对于中下收入和中上收入国家来说，其《国际卫生条例》核心能力相对较强，但两者都应注重增加卫生支出和加强物流。图中的低收入国家在卫生方面的脆弱性相对较高，需要加强所有指标。
单元2：会话漏洞和测试
Saeed，Khalid＆Khalil，Wajeeha＆Ahmed，Sheeraz＆Hassan，Farrukh＆Naeem，M＆Yousaf，M。（2020）。通过缓解计划对虚拟组织的网络安全攻击进行比较分析。本会话中最有趣的部分劫持是攻击者能够获得访问
2022 年最常被利用的漏洞
美国组织：所有组织都应将事件和异常活动报告给 CISA 24/7 运营中心，邮箱为 report@cisa.gov 或电话为 (888) 282-0870，和/或通过当地 FBI 外地办事处或 FBI 24/7 CyWatch 报告给 FBI，邮箱为 (855) 292-3937 或电话为 CyWatch@fbi.gov。如有，请提供有关事件的以下信息：事件的日期、时间和地点；活动类型；受影响人数；活动所用设备类型；提交公司或组织的名称；以及指定联系人。对于 NSA 客户要求或一般网络安全查询，请联系 Cybersecurity_Requests@nsa.gov。澳大利亚组织：访问 cyber.gov.au 或致电 1300 292 371 (1300 CYBER 1) 报告网络安全事件并获取警报和建议。加拿大组织：通过电子邮件向 CCCS contact@cyber.gc.ca 报告事件。新西兰组织：向 incidents@ncsc.govt.nz 报告网络安全事件或致电 04 498 7654。英国组织：报告重大网络安全事件：ncsc.gov.uk/report-an-incident（24 小时监控）或如需紧急援助，请致电 03000 200 973。
扩展和转化癌症合成弱点
A019 抑制烟酰胺腺嘌呤二核苷酸 (NAD) 的产生是一种有效的治疗策略，可以抑制癌细胞中的同源重组。Sadaf Valeh Sheida，加拿大魁北克省魁北克市魁北克大学研究中心，HDQ 馆，肿瘤科。
关于管理人工智能/机器学习系统中的漏洞
本文通过一个思想实验探讨了当前的漏洞管理范式如何适应包括机器学习系统：如果机器学习 (ML) 中的缺陷被分配了通用漏洞和暴露 (CVE) 标识符 (CVE-ID)，会怎么样？我们同时考虑 ML 算法和模型对象。假设场景围绕探索漏洞管理六个领域的变化而构建：发现、报告接收、分析、协调、披露和响应。虽然算法缺陷在学术研究界众所周知，但这个研究界与部署和管理使用 ML 的系统的运营界之间似乎没有明确的沟通渠道。思想实验确定了 CVE-ID 可以在这两个界之间建立一些有用的沟通渠道的一些方法。特别是，它将开始向研究界介绍操作安全概念，这似乎是现有努力留下的一个空白。
平台漏洞对人工智能系统的影响
在过去五年中，人工智能变得越来越流行，甚至催生了国家人工智能战略。在如此广泛的使用下，我们了解人工智能安全面临的威胁至关重要。从历史上看，对人工智能系统安全性的研究主要集中在训练算法中的漏洞（例如对抗性机器学习）或训练过程中的漏洞（例如数据中毒攻击）。然而，关于人工智能系统运行平台中的漏洞如何影响分类结果的研究并不多。在本文中，我们研究平台漏洞对人工智能系统的影响。我们将工作分为两个主要部分：一个具体的概念验证攻击，以证明平台攻击的可行性和影响；以及一个更高级别的定性分析，以推断大型漏洞类别对人工智能系统的影响。我们演示了对 Microsoft Cognitive Toolkit 的攻击，该攻击利用第三方库中的内存安全漏洞导致有针对性的错误分类。此外，我们还提供了系统漏洞的一般分类及其对人工智能系统的具体影响。
青少年对环境危害的独特脆弱性
青少年在呼吸的空气、吃的食物、喝的水和使用的产品中接触到各种各样的化学物质。许多化学物质已被证明会干扰体内激素的功能，而激素控制着生长、新陈代谢、生殖和性发育以及免疫功能等重要过程。一些研究表明，某些内分泌干扰化学物质 (EDC) 可能会影响青春期的开始时间；需要持续进行研究来确定接触的敏感时间窗口。增塑剂、杀虫剂、全氟和多氟烷基物质 (PFAS) 和多环芳烃 (PAH) 等 EDC 也会促进肥胖——鉴于全球青少年肥胖率不断上升以及青少年肥胖的终身影响（包括未来的心脏病），这是一个重要的考虑因素。
青少年对环境危害的独特漏洞
青少年暴露于呼吸空气中的各种化学物质，他们吃的食物，喝水和使用的产品。许多化学物质已被证明会破坏人体激素的功能，这些激素控制着重要过程，例如生长，代谢，生殖和性发育以及免疫功能。有一些研究表明某些干扰化学物质（EDC）可能会影响青春期的时间。需要进行持续的研究来定义敏感的时间窗口以进行暴露。EDC，例如增塑剂，农药，每种和多氟烷基物质（PFAS）和多环芳族芳族烃（PAH）也可以促进肥胖症 - 鉴于全球青少年肥胖症的增加，全球和包括未来心脏病（包括未来心脏病）的肥胖症的肥胖率提高，这是一个重要的考虑因素。
了解您的威胁格局和脆弱性
波士顿大都会学院的Toyin Victor-Mgbachi波士顿大学摘要 - 保护敏感数据超出了我们居住的链接数字环境中的法规合规性。本文探讨了网络安全的复杂领域，并建议远离传统的以合规性为中心的方法。这项研究强调了理解企业在不断变化的数字生态系统中面临的动态威胁格局和脆弱性是多么重要。该研究促进了一种积极的网络安全方法，承认合规性不足以抵御复杂的攻击者并超越了检查框的心态。这项研究巧妙地谈判了新风险，技术弱点和发展攻击方法的复杂地形。组织可以通过对这些组成部分的彻底认识来加强防御能力，并主动降低风险。该研究的结论使组织能够将其网络安全计划与当前的威胁环境相匹配，从而为弹性提供了有用的建议。这项研究在新兴威胁，技术脆弱性和不断发展的攻击媒介的细微景象中导航。通过促进对这些要素的全面理解，组织可以强化其防御能力并积极降低风险。该研究的结论使组织能够将其网络安全计划与当前威胁状态相匹配，从而在发生网络攻击时为弹性提供了有用的建议。结果强调了需要全面的网络安全程序，并为公司提供了维护重要资产所需的信息。本报告是一个有价值的资源，对于希望超越合规性并建立强大的网络安全姿势的公司，随着数字景观的不断变化而不断发展的威胁。
二进制级别的指示fuzzing用于无使用后的漏洞
通过利用其他信息，例如（部分）错误堆栈跟踪，补丁或风险操作的操作，的指示模糊着重于自动测试代码的特定部分。 关键应用程序包括错误复制，补丁测试和静态分析报告验证。 最近有指示的模糊引起了很多关注，但诸如无用后（UAF）之类的难以检测的漏洞仍未得到很好的解决，尤其是在二进制层面上。 我们提出了UAF UZZ，这是第一个（二进制级）定向的灰色fuzzer，该灰盒源自UAF错误。 该技术采用了针对UAF指定的量身定制的模糊引擎，轻质代码仪器和有效的错误分类步骤。 对实际情况的错误复制的实验评估表明，就故障检测率，暴露时间和虫子三叶虫的时间而言，UAZ的UZZ明显优于最先进的指示fuzz。 uaf uzz也已被证明在补丁测试中有效，从而在Perl，GPAC和GNU补丁等程序中发现了30个新错误（7 CVE）。 最后，我们向社区提供了一个巨大的模糊基准，该基准专用于UAF，并建立在真实的代码和实际错误上。的指示模糊着重于自动测试代码的特定部分。关键应用程序包括错误复制，补丁测试和静态分析报告验证。最近有指示的模糊引起了很多关注，但诸如无用后（UAF）之类的难以检测的漏洞仍未得到很好的解决，尤其是在二进制层面上。我们提出了UAF UZZ，这是第一个（二进制级）定向的灰色fuzzer，该灰盒源自UAF错误。该技术采用了针对UAF指定的量身定制的模糊引擎，轻质代码仪器和有效的错误分类步骤。对实际情况的错误复制的实验评估表明，就故障检测率，暴露时间和虫子三叶虫的时间而言，UAZ的UZZ明显优于最先进的指示fuzz。uaf uzz也已被证明在补丁测试中有效，从而在Perl，GPAC和GNU补丁等程序中发现了30个新错误（7 CVE）。最后，我们向社区提供了一个巨大的模糊基准，该基准专用于UAF，并建立在真实的代码和实际错误上。