2。NCSC,“ NCSC年度评论2023',2023年11月14日,,2023年12月3日访问。3。丹·米尔莫(Dan Milmo),‘谁是英国勒索软件袭击的最新浪潮?',《卫报》,2023年9月14日。4。Zach Simas,“解开Moveit违规:统计和分析”,Emsisoft,2023年7月18日, emsisoft.com/en/blog/44123/unpacking-the-moveit-breach-statistics-and-analysis/>,2023年12月3日访问。 5。 James Sillars,‘BA,BBC和靴子,被网络安全违反了与联系和银行详细信息所揭露的,Sky News,2023年6月5日。 6。 Intel471,“来自Clop的Moveit勒索攻击的见解”,2023年6月22日,,于2023年12月3日访问。。 7。 Jamie MacColl等人,“网络保险和勒索软件挑战赛”,Rusi偶尔论文(2023年7月)。 8。 BlackFog,“勒索软件2023”,2023年11月,,2023年12月3日。 9。 MalwareBytes, ‘The 2023 State of Ransomware in Education: 84% Increase in Attacks Over 6-Month Period', 5 June 2023, 2023年12月3日访问。 10。 Sam Sabin,“勒索软件帮派零零,在资源不足的美国城镇”,Axios,2023年5月16日,emsisoft.com/en/blog/44123/unpacking-the-moveit-breach-statistics-and-analysis/>,2023年12月3日访问。5。James Sillars,‘BA,BBC和靴子,被网络安全违反了与联系和银行详细信息所揭露的,Sky News,2023年6月5日。6。Intel471,“来自Clop的Moveit勒索攻击的见解”,2023年6月22日,,于2023年12月3日访问。7。Jamie MacColl等人,“网络保险和勒索软件挑战赛”,Rusi偶尔论文(2023年7月)。8。BlackFog,“勒索软件2023”,2023年11月,,2023年12月3日。9。MalwareBytes, ‘The 2023 State of Ransomware in Education: 84% Increase in Attacks Over 6-Month Period', 5 June 2023, 2023年12月3日访问。10。Sam Sabin,“勒索软件帮派零零,在资源不足的美国城镇”,Axios,2023年5月16日,
1。通过下载和安装OVA“ CIS L1硬化COMMServer 11.28”作为虚拟机来部署Commserve。下载链接:https://store.commvault.com/webconsole/softwarestore/# !/130/704/25600。2。在AWS EC2实例上部署MediaGent。Note1:使用AWS市场中可用的BYOL自定义图像。请参阅https://documentation.commvault.com/2022e/essential/43647_installing_and_config uring_new_mediaagent.html。Note2:除了BYOL预包装的安装程序外,您还可以使用具有root用户特权的独立MediaAgent安装程序(本地用户不能用于触发安装程序脚本)。3。将300 GB EBS量添加到介质中,以用作DDB磁盘。4。用Commserver注册MediaAgent。确保Commserve和MediaGent处于相同的代码级别。否则,注册失败。5。安装和配置VSA云提供商。6。配置AWS S3存储桶。
勒索软件小组利用许多不同的技术,战术和有效载荷来实现其目标,但其攻击序列基本相同。1)通常,攻击者将首先执行侦察以发现企业攻击表面中的弱入口点。通常,这包括扫描其广泛的Internet连接设备,应用程序,诸如VPN和Finalls之类的安全工具(已成为主要攻击向量)以及其他可路由的基础架构和网络资源。2)接下来,攻击者将努力妥协设备,通常是通过部署恶意有效载荷或通过社交工程来损害用户凭据。3)这形成了一个海滩头,网络犯罪分子然后从中扫描网络环境以发现其他可剥削的资源,使用它们横向移动,升级特权,发现和利用皇冠上的珠宝应用程序 - 具有敏感和商业临界数据的人。4)最后,攻击者窃取和加密数据,勒索了付款的业务。
目的本研究的目的是评估双重甲虫方法的手术使用和适用性。单门跨性质和跨质跨纳萨尔方法已在临床实践中使用,但是尚无研究评估双重性比皮骨渗透方法的手术使用和适用性。方法十个尸体标本接受了中线前侧面(ASUB),双侧透明显微外科手术(BTMS)和双侧透明神经内窥镜外科手术(BTONES)方法。形态计量学分析包括双侧颅神经I和II的长度,光学图和A1;前颅窝地板暴露的区域;颅底和中外侧攻击角度(AOAS);和手术自由的体积(VSF;特定手术走廊和手术靶结构的最大可用工作量归一化为双乳突状内部颈动脉(ICAS),双侧末端ICAS和前侧通信(ACOA)。分析,以确定双层方法是否与更大的仪器自由有关。结果BTMS和BTON方法提供了对双侧A1段和ACOA的有限访问,在30%(BTMS)和60%(Btones)暴露量中无法访问它们。ASUB的平均额叶总面积为1648.4 mm 2(范围1516.6-1958.8 mm 2),1658.9 mm 2(1274.6-1988.2 mm 2(BTMS)的BTMS和1914.9 mm 2(1834.2-2014.2-2014.2 mm 2)在这三种方法中的任何一个(p = 0.28)之间。与ASUB接近相比,BTMS和BCON方法与右paraclinoid ICA的VSF的8.7 mm 3归一化体积(P = 0.005)和14.3 mm 3归一化体积(P <0.001)显着相关。在靶向双侧末端ICA时,所有3个AP均在手术自由上没有统计学上的显着差异。与ASUB相比,ACOA(log)VSF的btones方法与降低105%显着相关(p = 0.009)。结论虽然双重方法旨在提高这些微创方法中的可操作性,但这些结果说明了手术走廊拥挤的相关问题以及外科手术训练计划的重要性。双重透性方法提供了改进的可视化,但不能改善手术自由。此外,尽管它提供了令人印象深刻的前颅窝AOE,但它不适合解决中线病变,因为保存的轨道边缘限制了横向运动。进一步的比较研究将阐明是否可以最大程度地减少颅底破坏并最大化仪器的通道,这是可取的跨透明横向途径。
通过在互联网外围防火墙处阻止 TCP 端口 445 的入站和出站,阻止 SMB 进出组织网络的外部访问。阻止 TCP 端口 137、138、139。注意:SMBv2 及更高版本不使用 NetBIOS 数据报。继续使用 SMBv2 不会带来重大风险,可以在需要时使用。建议在可行的情况下将其更新到 SMBv3。 阻止或限制内部 SMB 流量,以便仅在需要它的系统之间进行通信。例如,Windows 设备需要与域控制器进行 SMB 通信才能获取组策略,但大多数 Windows 工作站不需要访问其他 Windows 工作站。 配置 Microsoft Windows 和 Windows Server 系统,要求使用基于 Kerberos 的 IP 安全 (IPsec) 进行横向 SMB 通信,通过检测非组织 Microsoft Active Directory 域成员的系统,防止恶意行为者通过 SMB 访问通信。 在不需要远程访问文件或命名管道应用程序编程接口 (API) 的情况下,禁用 Microsoft Windows 和 Windows Server 设备上的 SMB 服务器服务(“服务器”)。 有关更多信息指导,请参阅 Microsoft 的 Windows Server 中的安全 SMB 流量。
2018年10月C. Mendez,Z。Steine-Hanson,A。Oleson,A。Horvath,C。Hill,C。Hilderbrand,A。Sarma和M. Burnett,“半自动化(或不)一种社会技术系统的社会技术方法,“ 2018 IEEE IEEE”研讨会上的视觉语言和人类计算(Vl)/人类计算(Vl)(Vl)(Vl)。Libson,葡萄牙:IEEE出版社,2018年,第1页。 23-32。可用:https://www.researchgate.net/publication/328520368_ semi-automating_or_not_a_a_socio-technical_method_method_for_socio-technical_systems
NRC的部落政策声明制定了原则,旨在促进与联邦认可的美洲印第安人和阿拉斯加土著部落的有效政府与政府互动,并鼓励和促进部落参与NRC具有管辖权的领域。根据这些原则,NRC正在与您的信中介绍的其他联邦机构进行协调,并支持2023年7月7日的机构间会议,您和您的总顾问Peter Ortego讨论了未来咨询的范围和后勤。NRC Wi ll还支持计划于2023年8月24日至25日举行的DOE的机构间咨询会议。我们将继续与MR合作。Ortego协调会议物流。
摘要 — 网络安全解决方案在检测使用固定算法和加密率的勒索软件样本时表现出色。然而,由于目前人工智能 (AI) 的爆炸式增长,勒索软件(以及一般的恶意软件)很快就会采用人工智能技术,智能、动态地调整其加密行为,以使其不被发现。这可能会导致网络安全解决方案无效和过时,但文献中缺乏人工智能驱动的勒索软件来验证它。因此,这项工作提出了 RansomAI,这是一个基于强化学习的框架,可以集成到现有的勒索软件样本中,以调整其加密行为并在加密文件时保持隐秘。RansomAI 提出了一个代理,它可以学习最佳的加密算法、速率和持续时间,以最大限度地减少其检测(使用奖励机制和指纹智能检测系统),同时最大限度地提高其损害功能。所提出的框架在勒索软件 Ransomware-PoC 中得到了验证,该软件感染了 Raspberry Pi 4,充当众包传感器。深度 Q 学习和隔离森林(分别部署在代理和检测系统上)的一系列实验表明,RansomAI 可以在几分钟内以超过 90% 的准确率逃避对影响 Raspberry Pi 4 的勒索软件 PoC 的检测。索引术语 — 勒索软件、强化学习、人工智能、恶意软件、逃避
基因组安全港位点 (GSH) 的识别和表征旨在促进一致的转基因活动而不破坏宿主细胞基因组。我们结合基因组注释和染色质结构分析,通过计算方法预测四种 GSH 在人类血吸虫曼氏血吸虫(一种热带地区的主要传染性病原体)中的位置。使用 CRISPR/Cas 辅助的同源定向修复和重叠向导 RNA 将转基因引入寄生虫的卵中。观察到基因编辑效率为 24%,75% 的基因编辑血吸虫卵具有转基因编码荧光。这些结果通过提供一条使用同源定向修复催化转基因插入的转基因蠕虫的可处理途径,推动了血吸虫功能基因组学的发展。这种方法应该普遍适用于蠕虫。