XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemadversary
Threatsploit 对手报告 - Briskinfosec
该研究所周三表示：“印度新德里全印医学科学院使用的国家信息中心医院的服务器瘫痪，导致门诊和住院数字医院服务（包括智能实验室、计费、报告生成、预约系统等）受到影响。” “目前所有这些服务都处于手动模式。” 该研究所已寻求印度计算机紧急响应小组 (CERT-IN) 的支持，以恢复数字服务。CERT-IN 是印度电子和信息技术部下属处理网络安全威胁的枢纽机构。 10 月，全印医学科学院德里分校宣布，从 2023 年 1 月 1 日起，其运营将无纸化。 服务器停止工作后，几名医院工作人员发推文，患者排队等候，抱怨延误。 一些人发推文说，他们无法生成条形码来发送样本，也无法查看影像报告。 一名医院工作人员声称，只需点击一下即可完成的工作花费了更多时间，因为一切都是手动完成的。 “患者的所有基本详细信息都是手动编写的。事实上，报告和手动发送需要花费大量时间，”一名医院工作人员表示，并补充说，周三该研究所一片混乱。该研究所所长 M Srinivas 已就此事向所有部门负责人、中心负责人和相关官员发出了一份办公室备忘录。11 月 18 日，该研究所还
OMDP，具有非稳定的战略对手
2020）设置。但是，大多数现有的解决方案都是根据对手遗忘的关键假设建立的，这意味着损失功能的变化不取决于代理的历史轨迹。这个关键的假设限制了无重组算法对许多RL字段的适用性，尤其是多代理增强学习（MARL）（Yang and Wang，2020）。在一个多代理系统中，由于所有代理人都在同时学习，因此一个代理商对其策略的改编将使环境从其他代理商的角度来看。因此，要找到每个玩家的最佳策略，必须考虑他人的战略反应，而不是纯粹是遗忘的。因此，研究非固定算法针对非合理的对手是将现有在线学习技术调整为MARL设置的关键步骤。在线学习中的另一个挑战是系统中的非连面动态。当代理应用无需重格算法（例如乘法更新）（MWU）（Freund and Schapire，1999）或关注正规领导者（FTRL）（Shalev-Shwartz等人），2011年）要互相对抗，该系统展示了庞加莱经常性的行为（Mertikopoulos等人。，2018年），这意味着永远无法实现最后一轮融合（Bailey and Piliouras，2018）。最近的作品（Dinh等人，2021a; Daskalakis和Panageas，
OpenText Core 对手信号产品概述
通过威胁行为者归因和对抗活动映射，发现谁在攻击您，并全面了解针对您网络的恶意活动。OpenText Core Adversary Signals 可让您发现恶意活动的来源，并提供有关背景、攻击技术和行为者动机的增强详细信息，以构建准确的对手资料。广泛的全球威胁情报洞察有助于识别已知对手的资源和技术。对恶意行为者进行调查和监控，并对其全球活动进行分类，为您提供在违规行为发生之前阻止其发生的机会。
用密码协议语言构造的对手安全
摘要 - 与普通并发和分布式系统相关联，加密协议的区别是需要推理对手干扰的必要性。我们建议通过可执行的协议语言一种新的驯化方法来驯服这种复杂性，该协议语言不会直接揭示对手，而是执行一组直觉的卫生规则。凭借这些规则，用这种语言编写的协议在没有主动的dolev-yao风格对手的情况下表现出相同的行为。因此，可以通过分析没有对手的状态空间来简化有关协议的正式推理，即使是na've模型检查也可以确定多方协议的正确性。我们介绍了辛辣的设计和实施，即正确实施的安全协议的缩写，包括其输入语言的语义；基本的安全证明，在COQ定理供奉献中正式化；和自动化技术。我们通过少数案例研究对工具的性能和能力进行初步评估。
对手隐身来了 - 空军杂志
学习并重新学习材料、电子设备和传感器，更不用说所有这些元素的集成。掌握制造、维护和飞行测试的精髓也需要大量的时间、金钱和耐心。F-22 的能力仍在增强。最近退休的美国空军参谋长诺顿·施瓦茨将军去年指出，空军“不会退缩”面对潜在的隐形对手的挑战，并投资数十亿美元使 F-22“尽我们所能”。 施瓦茨在一次关于通常保密的能力的罕见评论中表示，空军在隐形研发账户上有“超过 20 亿美元”的资金。目标是开发适用于第六代战斗机的新技术，如果这样的项目被视为紧急。施瓦茨报告称，这些先进技术包括先进传感器、材料、制造、数据链路、孔径、高分辨率雷达等。因此，正如一位美国空军高级官员所说，三、四种新型、看似隐身的设计出现在近乎匹敌的国家手中，并不被视为“斯普特尼克时刻”，也不需要美国空军紧急推出第六代技术计划来保持领先地位。仅从外观来看，无法知道这些新型外国战斗机是否具备实现真正“第五代”隐身能力所需的所有要素。有些
敌方隐身技术即将到来 - 空军杂志
学习并重新学习材料、电子设备和传感器，更不用说所有这些元素的集成。掌握制造、维护和飞行测试的精髓也需要大量的时间、金钱和耐心。F-22 的能力仍在增强。最近退休的美国空军参谋长诺顿·施瓦茨将军去年指出，空军“不会退缩”面对潜在的隐形对手的挑战，并投资数十亿美元使 F-22“尽我们所能”。 施瓦茨在一次关于通常保密的能力的罕见评论中表示，空军在隐形研发账户上有“超过 20 亿美元”的资金。目标是开发适用于第六代战斗机的新技术，如果这样的项目被视为紧急的话。施瓦茨报告称，这些先进技术包括先进传感器、材料、制造、数据链路、孔径、高分辨率雷达等。因此，正如一位美国空军高级官员所说，三、四种新型、看似隐身的设计出现在近乎匹敌的国家手中，并不被视为“斯普特尼克时刻”，也不需要美国空军紧急推出第六代技术计划来保持领先地位。仅从外观来看，无法知道这些新型外国战斗机是否具备实现真正“第五代”隐身能力所需的所有要素。有些
对手在道路上：使用不明显的对抗补丁
视觉同时定位和映射（VSLAM）在众多新兴应用中起关键作用，其中包括自动驾驶和机器人导航。它主要利用图像传感器捕获的连续帧来进行定位并构建高清图。但是，现有的方法主要集中于构建可靠和准确的VSLAM系统，而几乎没有研究现有VSLAM系统的脆弱性。为了填补空白，我们引入了AOR（dversary是R oad）攻击，该攻击可以有效地改变定位和映射结果，而无需合法用户检测到广泛使用的VSLAM系统的结果。为此，我们对现有的VSLAM系统进行了深入研究，发现这些系统对环境质量变化非常敏感。在这种见解的基础上，我们设计了一种新颖的对抗斑块生成机制，该机制可以产生不明显的对抗斑块来攻击现有的VSLAM系统。我们广泛评估了对行业级车辆，机器人平台和四个著名的开源数据集的AOR攻击的有效性。评估结果表明，AOR攻击可以有效地攻击现有的VSLAM系统并引入极高的定位错误（高达713％）。为了减轻此攻击，我们还设计了一个重要的防御模块，以同时检测异常的环境纹理分布并支持可靠的VS-LAM。我们的防御模块轻巧，有可能应用于现有的VSLAM系统。
特朗普的美国第一投资政策：促进盟友投资，限制对手投资
在谈到与入站和出站外国投资政策有关的各个领域时，备忘录的总体主题是“ [E] Conomic Security是国家安全”，并警告“一定成本的投资并不总是符合国家利益”。它强调了“外国对手”的国家安全威胁，主要是中华人民共和国（“ PRC”）。1这些威胁包括中国“直接和促进”入站投资的努力，以获取关键技术，获得知识产权并获得战略行业的杠杆作用。该备忘录还强调了中国对美国对中国公司的投资以加强其军事和情报机构的开发。
商业最终确定了从外国对抗威胁中获得连接的车辆供应链的规则
华盛顿特区 - 今天，美国工商部工业与安全局（BIS）宣布了最终规则，禁止某些交易，涉及涉及销售或进口连接的车辆，将特定的硬件和软件集成了分别销售的组件，或者与中国人民（PRC）或俄罗斯人（PRC）或Russia分别销售的组件。bis及其信息与通信技术与服务办公室（OICT）发现，源自中国或俄罗斯的某些技术对美国国家安全构成了不当且不可接受的风险。今天的行动代表了长达数月的监管过程，以设计，寻求公众意见，并最终确定一项措施，以保护美国道路上的驾驶员和乘客。“今天的汽车不仅是车轮上的钢 - 它们是计算机。他们具有相机，麦克风，GPS跟踪以及其他连接到互联网的技术。通过此规则，商务部正在采取必要的步骤来保护美国国家安全，并通过防止外国对手操纵这些技术来访问敏感或个人信息，来保护美国国家安全，并保护美国人的隐私。”“这是一种有针对性的方法，可确保我们将中国和俄罗斯制造的技术远离美国道路，并保护我们国家连接的车辆供应链。”
密封：通过支持技能的对手学习朝着闭环方案生成
摘要 - 随着现实世界中的这种技术的增加，对自主驾驶（AD）系统和组件的验证和验证越来越重要。安全性 - 关键场景生成是通过闭环培训来鲁棒性策略的关键方法。然而，场景生成的现有方法依赖于简单的目标，从而导致过度攻击或非反应性的对抗性。为了产生多样化的对抗性但现实的场景，我们提出了印章，即一种方案扰动方法，利用了学分的得分功能和对抗性，类似的人类技能。密封扰动的场景比SOTA基准更现实，从而改善了超过20％以上的真实世界，分布和分布外情景的自我任务成功。为了促进未来的研究，我们发布了我们的代码和工具：https：//github.com/cmubig/seal