XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVulnerabilities
删除：识别设备机器学习模型窃取和重复使用移动应用程序中的漏洞
移动应用程序已通过装饰机学习（ML）技术提供人工智力（AI）服务而受欢迎。与在远程服务器上实现这些AI服务不同，这些在当地AI服务所需的这些设备技术敏感信息可以减轻远程数据收集的敏感数据收集的严重问题。但是，这些设备技术必须推动ML专业知识的核心（例如，，模型）到本地智能手机，这些智能手机仍在远程云和服务器上受到模拟漏洞的影响，尤其是在面对模型窃取攻击时。为了防止这些攻击，开发商采取了各种保护措施。毫无意义地，我们发现这些保护仍然不足，并且可以在移动应用程序中的设备ML模型提取和重复使用而无需限制。为了更好地证明其保护性不足和此攻击的可行性，本文提出了Dimistify，该摘要在应用程序中静态定位ML模型，切成相关的执行组件，并最终自动生成脚本以成功地移动应用程序以成功地窃取和重复使用目标ML模型。为了评估Dimistify并证明其适用性，我们将其应用于1，511顶级移动应用程序，使用设备ML专业知识基于其Google Play的安装数字来为几种ML服务，而Demistify可以成功执行1250个（82。73％）。此外，还进行了深入研究，以了解移动应用程序中的设备ML生态系统。
s ecurity n et：评估公共模型上的机器学习漏洞
虽然高级机器学习（ML）模型在许多现实世界应用中都构建了，但以前的工作表明这些模型具有安全性和隐私性漏洞。在该领域已经进行了各种经验研究。但是，大多数实验都是对安全研究人员本身训练的目标ML模型进行的。由于对具有复杂体系结构的高级模型的高度计算资源需求，研究人员通常选择使用相对简单的架构在典型的实验数据集中培训一些目标模型。我们争辩说，要全面了解ML模型的漏洞，应对具有各种目的训练的大型模型进行实验（不仅是评估ML攻击和防御的目的）。为此，我们建议使用具有Inter-Net（公共模型）权重的公开模型来评估ML模型上的攻击和防御。我们建立了一个数据库，即具有910个注释的图像分类模型的数据库。然后，我们分析了几种代表性的AT-TACS/防御能力的有效性，包括模型窃取攻击，会员推理攻击以及对这些公共模型的后门检测。我们的评估从经验上表明，与自训练的模型相比，这些攻击/防御措施的性能在公共模型上可能有很大差异。我们与研究社区1分享了SCURITY N ET，并倡导研究人员在公共模型上进行实验，以更好地证明其未来所提出的方法的有效性。
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。
报告 - 用于诱导多...
摘要：澳大利亚有明确的愿望成为化石燃料的替代氢的主要出口国，也是减少CO 2排放的一部分，如联邦和州政府于2019年共同发布的国家氢策略所规定的那样。在2021年，澳大利亚能源市场运营商指定了第一次名为“氢超级大国”的网格预测场景。澳大利亚不仅希望通过建立一个新的出口行业来利用日本和韩国等地方对零碳氢的需求，而且还需要减轻其从煤炭和液化天然气（例如日本）等主要客户出口收入的内置碳风险，例如日本和韩国，以使其能源系统脱氧。这将氢置于能源，气候变化和经济增长的联系，对能源安全的影响。关于该主题的许多已发表文献都集中在主要的氢出口商外观以及将需要采取哪些步骤来实现它的细节上。但是，在能源安全和出口经济脆弱性方面，研究对澳大利亚国内能源体系的影响似乎存在差距。本文的目的是为成为澳大利亚能源系统的主要氢出口商的含义开发一个概念框架。比较了澳大利亚的各种绿色氢出口方案，最新和全面的选择是进一步检查动物能源系统影响的基础。在这种情况下，估计需要248.5 GW的新可再生电力发电能力到2050年需要产生2088 PJ绿色氢氢的ElectrolySer输出所需的额外的867 TWH，以占该时间的55.9％的澳大利亚总电力需求。比较出口资源的特征及其与国内经济和能源系统的相互作用。对这些现有的资源出口框架进行了审查，以适用于特定因素对出口为导向的绿色氢生产的适用性，然后将适用的因素汇编成一个新颖的概念框架，以从大规模出口的绿色氢出口中出口国内影响。然后，使用既定的能源出口商脆弱性和国内能源安全的指标对绿色氢出口超级大国（2050）方案进行定量评估，并将其与澳大利亚2019年的2019年能源出口投资进行了比较。这项评估发现，在几乎所有因素中，出口商脆弱性都会减少，并且通过从化石燃料出口到绿色氢的过渡增强了国内能源安全，除了国内能源系统暴露于国际市场力量外。
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。
15岁儿童如何学习英语
在某种程度上，最近的半导体短缺（对于传统逻辑芯片，模拟芯片和光电芯片）特别明显（美国商务部，2022 [3]） - 反映了积极需求冲击和不良供应冲击的非凡融合。即使在19日危机之前，对半导体的需求也非常强烈，部分原因是中国科技运动员在预期美国出口禁令时库存。2在COVID-19危机的初期阶段，包括汽车在内的一系列行业的制造公司预计需求量很大，并取消了大多数半导体订单。但是，对半导体的需求迅速开始激增，因为锁定和远程工作触发了对电子设备的需求的增加，并且汽车需求的恢复速度比放大行动限制时的预期更快。对半导体的需求激增，伴随着许多特殊的供应中断，例如日本生产地点发生火灾，美国和中国台北的不利气候事件以及运输延迟。
使用恶意软件数据集探索机器学习和量子机学习的漏洞：比较分析
摘要 - 机器学习的新兴领域（ML）和量子机器学习（QML）在解决各个领域的复杂问题方面具有巨大的潜力。但是，在将这些系统部署在安全敏感的应用中时，它们对对抗性攻击的敏感性会引起人们的关注。在这项研究中，我们对ML和QML模型的脆弱性，特别是常规神经网络（NN）和量子神经网络（QNN）进行了比较分析，以使用恶意软件数据集进行对抗攻击。我们利用一个称为夹具的软件供应链攻击数据集，并为QNN和NN开发了两个不同的模型，并采用Pennylane实现了Quantylane，而Tensorflow和Keras进行了传统实现。我们的方法涉及通过将随机噪声引入数据集的一小部分来制作对抗样本，并使用准确性，精度，召回和F1得分指标评估模型性能的影响。根据我们的观察结果，ML和QML模型均表现出对对抗攻击的脆弱性。与攻击后的NN相比，QNN的准确性降低了，但在精确和召回方面表现出更好的性能，表明在对抗条件下检测真正的阳性时的弹性更高。我们还发现，为一种模型类型制定的对抗样品会损害另一种模型的性能，从而强调了对强大的防御机制的需求。我们的研究是未来研究的基础，着重于增强ML和QML模型（尤其是QNN）的安全性和弹性，鉴于其最近的进步。面对对抗性攻击，将进行更广泛的实验，以更好地了解这两种模型的性能和鲁棒性。
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
飞机通信系统 - 拓扑、协议和漏洞
私人投资推动了新型航空电子设备 (AS) 的开发，航空系统正面临激烈的竞争。这些新型 AS 要求下一代通信系统具有更快、更大的带宽。传统的军用 (MIL) 标准 1553 通信系统（例如 1Mbps）已无法满足激增的带宽需求。新型通信系统需要以系统架构为背景进行设计，以便与信息技术 (IT) 控制的地面网络、军事和商业有效载荷进行简单的集成。为了促进与通信架构的无缝集成，当前系统高度依赖于基于以太网的 IEEE 802.3 标准。使用标准协议可以降低成本并缩短访问时间。但是，它引入了开发人员正在积极解决的其他几个新问题。这些问题包括冗余度损失、可靠性降低和网络安全漏洞。 IEEE 802.3 以太网引入的网络安全漏洞是军事防御计划和其他航空公司最关心的问题之一。这些新通信协议的影响被量化并呈现为成本、冗余、拓扑和漏洞。这篇评论文章介绍了四种可以取代传统系统的通信协议。这些协议是
未来军官最容易出现哪些类型的战术弱点......
现代多域战不仅涉及简易爆炸装置等物理威胁，还涉及越来越多的网络威胁。敌人可能会干扰或拦截通信信号，或入侵包括导航系统和无人机在内的电子设备。因此，所有军事领导人（不仅仅是信号/网络专家）现在都需要对战术网络资源和漏洞有所了解。物理威胁更容易被想到，因为它们出现的频率高，而且它们的影响对感官来说非常明显。网络威胁的历史先例较少，也不太“明显”（“眼不见，心不烦”）。我们开发了一项任务（问题预测任务：PAT），以衡量未来陆军军官自动预测网络和非网络战术威胁的程度。他们阅读假设的任务描述，并试图预测可能出现的最多 25 个问题。任务描述明确提到了几个网络脆弱组件（例如，无线电、导航系统、无人机、生物传感器）。然而，39% 的“数字原生代”参与者未能列出任何网络问题，而且只有 8% 的预期问题与网络有关。PAT 使我们能够评估我们预测网络漏洞的准备程度的基准，并可用于评估培训干预措施在提高网络状况理解方面的有效性。