预备部队 (SIF) 为国家和我们的盟友及伙伴提供保障。预备部队通过建立旨在与盟友及伙伴一起在争议区域前进的部队来阻止对手使用军事力量,为舰队、联合部队、跨机构以及盟友及伙伴提供更多对抗对手战略的选择。预备部队赢得全域侦察战,以识别和对抗针对美国盟友、伙伴和其他利益的对手恶意行为,并加深对环境和对手能力的了解。预备部队赢得全域反侦察战,以保护伙伴和联合部队的机动自由,同时破坏对手夺取主动权的企图。在发生武装冲突时,预备部队与盟友及伙伴一起在争议区域前进,以支持海军和联合战役。在竞争过程中的所有环节,SIF 都会故意破坏对手的计划。
预备部队 (SIF) 为国家和我们的盟友及伙伴提供保障。SIF 通过在争议区域内建立与盟友及伙伴并肩前进的部队来阻止对手使用军事力量,为舰队、联合部队、跨机构以及盟友及伙伴提供更多对抗对手战略的选择。SIF 赢得全域侦察战,以识别和对抗针对美国盟友、伙伴和其他利益的对手恶意行为,并加深对环境和对手能力的了解。SIF 赢得全域反侦察战,以保护伙伴和联合部队的机动自由,同时破坏对手夺取主动权的企图。在发生武装冲突时,SIF 将与盟友和伙伴一起在争议区域前进,以支持海军和联合战役。在竞争过程中的所有阶段,SIF 都会有意破坏对手的计划。
预备部队 (SIF) 为国家和我们的盟友及伙伴提供保障。SIF 通过在争议区域内建立与盟友及伙伴并肩前进的部队来阻止对手使用军事力量,为舰队、联合部队、跨机构以及盟友及伙伴提供更多对抗对手战略的选择。SIF 赢得全域侦察战,以识别和对抗针对美国盟友、伙伴和其他利益的对手恶意行为,并加深对环境和对手能力的了解。SIF 赢得全域反侦察战,以保护伙伴和联合部队的机动自由,同时破坏对手夺取主动权的企图。在发生武装冲突时,SIF 将与盟友和伙伴一起在争议区域前进,以支持海军和联合战役。在竞争过程中的所有阶段,SIF 都会有意破坏对手的计划。
例如,攻击者可能会利用“横向移动”策略,即在网络中从一个受感染系统移动到另一个系统,以实现进一步的目标。“技术”是攻击者用来实现策略的特定方法。例如,攻击者可能会使用“远程服务”技术来执行横向移动。“子技术”是技术的特定变体或实现。例如,远程桌面协议的 T1021.001 是“远程服务”技术的子技术。MITRE ATT&CK Matrix for Enterprise v12.1 [1] 包含 14 种策略、193 种技术和 401 种子技术。
加密是我们解决与保密有关的问题的首选解决方案。如果爱丽丝和鲍勃想通信SE慢性,他们可以加密他们的信息,而加密的SE则可以确保对手无法对基础消息学到任何东西。另一方面,爱丽丝和鲍勃可以使用解密密钥从加密中恢复消息(必须将其隐藏在对手中)。但是,如果对手也学习了de chryption密钥怎么办?这种关键泄漏很少见,但它们发生在现实世界中。在这种情况下,我们可以提供任何类型的安全性吗?
处于危险之中。1 这种情况在整个历史上都没有改变。事实上,军事行动的成功取决于及时提供比对手更优质的情报。将这些情报与我们自己和盟友的能力相结合,为规划和行动执行奠定了基础。因此,今天的情报不仅仅是对对手的军事力量进行分类和评估他们的能力。它还涉及了解对手的文化、动机、观点和目标。此外,最近的行动表明,情报人员不仅应该考虑对手,还应该评估人口,以确定人口各部分将向对手或友军提供的支持程度。因此,现代情报是一项特别复杂的活动,必须考虑无数混合对手和威胁。 2. AJP-2(A) 考虑现代情报、反情报和安全
𝜎次数均匀分布的时间;然后,大自然从此分布中取出输入。在这里,𝜎是一个参数,在最坏情况和平均病例分析的极端之间进行了插值。至关重要的是,我们的结果适用于自适应对手,这些对手可以基于其在算法的决策中选择输入分布以及以前时间步骤中输入的实现。自适应对手可以在不同的时间步骤中与算法的当前状态在不同的时间步骤中进行非琐事相关。这似乎排除了平滑分析中的标准证明方法。本文提出了一种通用技术,用于证明针对自适应对手的平滑算法保证,实际上将适应性对手的设置减少到更简单的对手的情况下(即,在整个输入分布序列中都提前承诺的对手)。我们将此技术应用于三种不同的问题:
对如何更好地整合所有域中的操作和功能以纠正恶化的安全环境。但综合威慑仍然是一项正在进行的工作。因此,我们不应该惊讶地,空间在综合威慑中的作用并未被广泛理解。美国的空间操作和姿势会以各种方式影响对手的威慑微积分。可以期望更具弹性的空间体系结构减少对手对太空攻击的预期益处。改进的方法可以降级或破坏对手的太空建筑可以增加对手在任何领域中的预期成本和侵略风险,但更重要的是,它可能是美国干预危机的关键推动者,通过确保美国的机动自由。空间可能被证明是施加成本和风险的领域特别有价值的,因为强制性行动没有广泛的可见,这意味着领导者可以在默认胁迫时节省面部。,但在威慑策略中的实用性也有限制,例如,由于隐藏能力的愿望而产生。
Chaum [1]引入的盲目签名使签名者能够在无需学习内容的情况下就用户选择的消息发布签名,这使其成为具有隐私应用程序的关键工具,例如电子现金,电子投票,e-evoting和匿名cretentials。盲目签名的主要隐私保证是失明,它确保签名者以后不能将特定签名链接到其发布的消息。此属性通过安全实验正式捕获:对手首先将两条消息M 0和M 1提交给挑战者。challengenger然后初始化了两个签名会话,一个用于m硬币,另一个用于m 1-硬币,其中硬币是一个随机选择的位。与签名门交互后,对手会收到相应的签名并尝试确定硬币。请注意,对手仅在挑战者没有与对手的两个会话中流产中的任何一个(例如,因为收到无效的签名),才会接收签名。如果对手不能以显着优势这样做,则该方案被认为是盲目的。这可以确保即使是恶意签名者也可以在签名过程中提取有关用户选择的消息的有意义的信息,从而保留用户隐私。EPRINT论文2025/397 [2]提出了一种来自加密组动作的新盲目签名方案。该方案在CSi-Otter [3]引入的框架之上构建时,更广泛的加密组动作可以实例化。特别是[2]的作者尝试解决以下研究问题:
抽象的自主系统越来越被期望在对手存在下运行,尽管对手可以仅通过观察系统就可以推断敏感信息,甚至无需与之互动。因此,在这项工作中,我们提出了一个欺骗性的决策框架,该框架不仅隐藏了敏感信息,而且实际上积极地误导了对此的对手。我们将自主系统建模为马尔可夫决策过程,我们考虑使用反向强化学习来推断其奖励功能的对手。为了应对此类努力,我们为政策综合问题提出了两种正则化策略,这些策略积极欺骗了对系统的基本奖励的对手。欺骗的第一种形式是“分歧”,它导致对手就系统的奖励函数的含义得出任何错误结论。第二种形式的欺骗是“针对性的”,它导致对手就系统的奖励函数的含义得出特定的错误结论。然后,我们展示如何在政策优化问题中实施每种形式的欺骗,并在分析中分析欺骗引起的总累积奖励的损失。接下来,我们将这些发展与一个真实的代理和多个诱饵一起在多代理的顺序决策问题中进行评估。我们表明,转移欺骗会导致对手相信最重要的代理人是最小的