摘要 - 填充学习(FL)是机器学习越来越流行的方法(ML),在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训,然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下,要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA,这是FL的安全聚合协议,它打破了此障碍 - 它是有效的,并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似,E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议,该协议是由两台服务器构建的,只要一台服务器诚实,捍卫恶意客户端,并且是有效的端到端。与先前的工作相比,E LSA中的区别主题是,客户不是交互产生加密相关的服务器,而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比,这导致了更快的协议,同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术,即使服务器是恶意的,在运行时的较小成本为7-25%,而对于半honest服务器的情况,通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时,具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x(对于我们考虑的模型),并最多分配了8 x。
映射全球去灭绝参与者,网络和材料描述去灭绝或通过生物技术重现灭绝物种的过程正在迅速前进,因为在科学界内外的全球辩论中有很多全球辩论。灭绝的支持者声称,它可以恢复失去的生物多样性,战斗气候变化和加强人类动物共生(Adams 2017; Desalle and Amato 2017)。批评家认为,它在利用曾经是其目标物种自然栖息地的地区的同时将资源从保护工作中转移(Icun 2016; Genovesia and Simberloff 2020)。尽管财务支持日益增加,公众和媒体兴趣提高,但对关键参与者,利益相关者,地理领域,技术和与去灭绝相关的材料的系统,多学科研究仍然存在很大的知识差距。这项研究旨在通过评估三个著名的当代灭绝项目来解决该领域的这一差距:羊毛猛mm象,甲状腺素和北部白犀牛。该IJRA项目是一个更广泛的项目的一部分,该项目是进行系统性网络和人种学研究分析的一部分。在此计划期间,我们将专注于网络分析,优先考虑建立和开发的一个协作,全面且面向用户的数据库,这些数据库是从三个上述候选人物种开始的全球除外扩散计划中涉及的参与全球除外灭绝计划的材料。在IJRA计划期间,我们将重点关注前两项活动,并有机会进入第二个活动。网络分析包括四个主要活动:(1)网络刮擦数据源,以识别每种情况下涉及去灭绝研究的关键参与者和实体; (2)建立和分析有关这些参与者和实体之间关系和联系的关系数据的数据库; (3)使用网络图和指标代表和可视化这些数据; (4)创建和发布交互式在线地图,以显示数据之间的地理连接。用于网络刮擦活动的方法,我们将使用诸如废料等工具来从项目网站,社交媒体,新闻稿,媒体报道和学术出版物中刮擦数据。我们将提取信息,例如姓名,隶属关系,角色,位置以及这些灭绝项目所涉及的演员和实体的联系详细信息。对于数据库活动,我们将使用MySQL等软件来存储和管理刮擦数据。我们还将使用Python Pandas或R Tidyverse等软件来清洁,处理和分析数据。我们将收集和计算有关参与者和实体之间关系和联系的关系数据,例如协作,交流,引用,资金,影响或冲突。我们还将使用描述性和推论统计来衡量网络的结构,组成,动力学和模式。所需的技能 /经验我们正在从信息学,数据科学,科学和技术研究,社会科学和 /或对以下一个或多个领域感兴趣的数字人文科学等领域中寻找候选人:生物技术,基因组学,基因工程学,去灭绝,消除术,保护,保护,保护,后殖民主义。我们正在寻找符合这些要求的候选人,即
随着网络级防御系统改进了对可疑活动的检测,SVR 参与者开始寻找其他在互联网上保持隐蔽的方法。与此参与者相关的 TTP 是使用住宅代理 (T1090.002)。住宅代理通常会使流量看起来来自互联网服务提供商 (ISP) 范围内的 IP 地址,这些地址用于住宅宽带客户,并隐藏真实来源。这会使区分恶意连接和典型用户变得更加困难。这降低了使用 IP 地址作为入侵指标的网络防御的有效性,因此,考虑各种信息源(例如应用程序和基于主机的日志记录)来检测可疑活动非常重要。
联邦调查局(FBI),网络安全和基础设施安全局(CISA)和国防部网络犯罪中心(DC3)正在发布这项联合网络安全咨询(CSA),以警告网络捍卫者,截至2024年8月2024年,伊朗基于伊朗的网络参与者将继续进行美国国际组织。这包括美国多个部门的组织(包括教育,金融,医疗保健和国防部以及地方政府实体)和其他国家(包括以色列,阿塞拜疆和阿拉伯联合酋长国)。联邦调查局评估了针对美国组织的这些威胁行为者的很大一部分,旨在获得和开发网络访问权限,然后与勒索软件会员参与者合作以部署勒索软件。联邦调查局进一步评估了这些基于伊朗的网络参与者与伊朗政府(GOI)相关联,并且与勒索软件活动分离,以支持GOI的计算机网络剥削活动(例如,侵犯了侵犯以色列和埃塞尔贝伊扬)的敏感技术数据的盗窃案)。
•一个人的严重程度得分最高为10•鉴于这些漏洞的显着风险,建议立即采取行动。Draytek迅速做出了回应。发现的所有漏洞都在各种固件版本中进行了修补。威胁风险在168个国家 /地区在线曝光的704,000多个Draytek路由器,您无法低估威胁景观。这些设备不仅是硬件;它们代表了毁灭性攻击的潜在入口点。我们的研究表明,这些漏洞可用于间谍,数据剥落,勒索软件和拒绝服务(DOS)攻击。有关涉及易受攻击的设备的示例,请参见第6节“攻击方案”,该设备配置为在WAN(Internet)上公开Web UI。但是,威胁风险不是理论上的。2024年9月18日,联邦调查局宣布,它已经删除了一个在Draytek Assets上剥削三个CVE(CVE-2023-242290,CVE-2020-15415和CVE-20202020-8515)。两周前,CISA将另外两个Draytek CVE添加到KEV(CVE-2021-20123和CVE-2021-20124)。这些事件与我们的发现是分开的,但是它们突出了连续威胁智力发现新问题并跟踪这些设备上的剥削的重要性。商业影响由于这些路由器中有75%用于商业环境,因此对业务连续性和声誉的影响是严重的。成功的攻击可能导致大幅停机,客户信任的丧失和监管处罚,所有这些都完全落在CISO的肩膀上。推荐动作
需要明确的是,这不应被误认为是 Twitter 用户参与的完全充分的因果模型。特别需要注意三个方面。首先,我们没有足够的知识来了解实际有多少用户看到了每条推文。虽然我们的因变量控制直接关注者的数量,但如果推文引起了参与度,Twitter 算法很可能会将推文也向其他用户显示(例如,通过向首先参与了超国家信息的关注者的关注者显示消息)。其次,我们在正文中的定性示例表明,推文的主题可能决定了用户与内容的互动程度。但是,明确建模和情境化推文的主题超出了本文的范围。第三,我们的初步分析将 Twitter 上不同形式的直接参与归为一类。虽然点赞、转发、引用和回放的比例呈正相关,但它们可能会捕捉到截然不同的受众反应,并且需要不同程度的用户活动,因此可能由部分独立的动态驱动。
作者:M MAIGRE · 2022 · 被引用 3 — 2 NATO CCDCOE,最近的网络事件:军事和国家安全决策者的考虑因素,第 10 期 / 2021 年 5 月,https://ccdcoe.org/ · uploads/2021/05/...
摘要 - 填充学习(FL)是机器学习越来越流行的方法(ML),在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训,然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下,要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA,这是FL的安全聚合协议,它打破了此障碍 - 它是有效的,并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似,E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议,该协议是由两台服务器构建的,只要一台服务器诚实,捍卫恶意客户端,并且是有效的端到端。与先前的工作相比,E LSA中的区别主题是,客户不是交互产生加密相关的服务器,而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比,这导致了更快的协议,同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术,即使服务器是恶意的,在运行时的较小成本为7-25%,而对于半honest服务器的情况,通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时,具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x(对于我们考虑的模型),并最多分配了8 x。
抽象的木质衰变真菌和细菌在自然生态系统中起着至关重要的作用,这有助于木质纤维素材料和营养循环的分解。但是,他们的活动在木材耐用性方面构成了重大挑战,影响了依赖木材作为建筑材料的行业。本评论研究了微生物的多样性破坏木材使用的室内和室外。此外,讨论了微生物鉴定的传统和先进方法,重点是基于DNA的,与培养的测序方法,近年来,其重要性大大增加。它还概述了木材保护的各种选项,从设计到化学木材保存和木材修饰方法。这应该说明结合对衰减生物的生态理解,精确识别和创新木材保护方法的重要性,以实现长期的木材利用。
欧洲的巴尔干政策咨询小组正在对西巴尔干西部绿色能源过渡的地缘政治进行全面研究。这项研究基于背景文件“西部巴尔干地区的能源”(2023年5月)的发现,以及一项西部巴尔干地区调查,其实地调查于2023年3月至4月进行。这项研究的主要发现是基于通过书面研究和2023年6月至6月在2023年6月与六个能源,环境和自然资源专家进行的半结构化访谈以及相关部委和能源公司以及能源社区的五名代表进行的数据。BIH最大的热电厂所在的Tuzla镇已被选为案例研究。Marika Djolai是布拉德福德大学和平研究与国际发展系讲师。Corina Stratulat是欧洲政策中心欧洲政治与机构计划的负责人。