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通过探测器自测试对抗量子通信中的探测器操纵攻击
量子密钥分发 (QKD) 是一种使用光的量子态作为可信信使的通信方法，这样，任何对信息传输的窃听企图都会被揭示为对状态进行测量过程的底层量子物理的一部分。1-3 虽然基本协议在其假设范围内是安全的，但实际的 QKD 系统可能会因原始协议方案的不完善实现、准备和检测设备不完善，或通过侧信道将信息泄露出两个通信伙伴所谓的安全范围而表现出漏洞。4-6 已经通过技术措施和高级协议识别和解决了这类漏洞。例如，光子数分裂攻击（其中单个光子被微弱的相干脉冲近似）、7,8 特洛伊木马攻击、3,9 各种定时攻击、10-12 以及各类信息泄漏到寄生自由度中。 QKD 系统最关键的漏洞可能是针对单光子探测器的探测器致盲/假态攻击。13 实验证明，这种攻击有效
委员会公布保护卫生部门免受网络攻击的行动计划
在日益数字化和互联互通的欧洲，欧盟从各个方面努力提升网络弹性，保护其公民和企业免受网络威胁。该行动计划应对了形势的紧迫性和该行业面临的独特威胁。它以现有的网络安全立法框架为基础。根据 NIS2 指令，医院和其他医疗保健提供者被确立为高关键性行业。NIS2 网络安全框架与《网络弹性法案》相辅相成，《网络弹性法案》是欧盟第一部对包含数字元素的产品提出强制性网络安全要求的立法，于 2024 年 12 月 10 日生效。委员会还根据《网络团结法》建立了网络应急机制，该机制加强了欧盟的团结和协调行动，以发现、准备并有效应对日益增长的网络安全威胁和事件。
专家称新奥尔良新年夜恐怖袭击表明保护“软目标”的挑战
在波旁街这样一条横跨 12 个街区、行人流量很大的街道上，有一些解决方案。在活动期间，警车或大型车辆（如装满沙子的自卸卡车）经常被用来封锁道路。护柱（埋在地下的钢柱）是一种更永久、更可靠的物理安全形式，尽管封锁波旁街的护柱在袭击发生前已被拆除进行维修。
用户反馈可提高电子健康领域网络攻击检测人工智能系统的性能
在电子医疗领域，保护患者远程监护系统至关重要，以确保患者遵循临床路径，不受任何外部入侵。特别是人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已成为信息安全的关键技术，因为它们能够快速分析数百万个事件并识别许多不同类型的威胁。入侵分析人员利用先前知识发现与事件相关的事件并了解其发生的原因，从而推断安全漏洞的背景 [1]。尽管已经开发出提供可视化技术并最大限度地减少人机交互以简化分析过程的安全工具，但人们对人性化解释安全事件的关注却太少。仅仅报告网络攻击不足以让医疗保健机构
PhishCatcher：针对Web欺骗攻击的客户端防御
网络安全在维持个人用户信息（例如密码和PIN代码）的机密性和完整性方面面临着重大挑战。每天，数十亿用户会接触到请求敏感信息的假登录页面。有很多方法可以欺骗用户访问网站，例如网络钓鱼电子邮件，诱饵和开关广告，click插齿，恶意软件，SQL注入，会话劫持，中间人，中间人，拒绝服务和跨站点脚本攻击。Web欺骗或网络钓鱼是一种电子技巧，其中攻击者会创建合法网页的恶意副本，并请求个人用户信息（例如密码）。为了打击此类攻击，研究人员提出了几种安全策略，但它们遭受了延迟和准确性问题的困扰。为了克服此类问题，我们建议并开发一种基于机器学习技术的客户端防御机制，以检测伪造的网站并保护用户免于网络钓鱼攻击。作为概念证明，开发了一个名为PhishCatcher的Google Chrome扩展程序，该扩展名实现了机器学习算法以将URL归类为可疑或值得信赖。该算法采用四种不同类型的Web功能作为输入，并使用随机森林分类器来确定登录网页是否是假的。为了评估扩展的准确性和精度，在实际Web应用程序上进行了一些实验。实验结果表明，从400个分类的网络钓鱼URL和400个合法URL的实验中，实验的惊人精度为98.5％，精度为98.5％。PhishCatcher记录的平均响应时间仅为62.5毫秒。为测量工具的潜伏期，还进行了40多个网络钓鱼URL的实验。
转基因杨树抵抗森林害虫和病原体侵袭的概述
森林是巨大陆地生态系统和水生生物多样性的潜在栖息地，在生态保护和气候调节中发挥着重要作用。人类对森林的压力导致森林消失、破碎化和退化。在气候变化制度下，可持续的森林保护方法的要求是重中之重。在林木中，杨树 (Populus L.) 在全球林业中引起了关注，因为它是改善城市景观质量和数量的有前途的材料。这些植物提供的木材可用作造纸业的原材料和潜在的生物燃料来源。然而，一些生物胁迫，如害虫和病原体的侵袭，严重影响杨树的生产和生产力。由于杨树的生命周期长，缺乏具有抗性基因的合适供体，通过传统的树木育种方法对杨树的改良受到限制。由于杨树具有高效的遗传转化能力，它已被用作研究基因功能的模型植物。本综述将全面概述杨树受到的害虫和病原体的侵袭，重点介绍其感染机制、传播途径和控制策略。此外，还将研究最广泛使用的遗传转化方法（基因枪介导、农杆菌介导、原生质体转化、micro-RNA 介导和 micro-RNA 成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 相关 (CRISPR-Cas) 系统方法和 RNA 干扰），以提高杨树对害虫和病原体的耐受性。此外，还将深入探讨分子生物学工具的前景、挑战和最新进展，以及它们在遗传转化以提高杨树抗虫害能力的安全应用。最后，讨论了通过各种基因工程技术开发的抗性转基因杨树的再生。
网络风险和负债MFA旁路攻击被解释
此网络风险和负债文件并非旨在详尽无遗，也不应将任何讨论或意见解释为法律建议。读者应与法律顾问或保险专业人员联系以获取适当的建议。©2024 Zywave，Inc。保留所有权利
使用人工智能解码 CRYSTALS-Kyber 攻击：检查和恢复策略 ⋆
摘要 人工智能和量子计算的最新进展对传统的公钥密码系统构成了重大威胁。在此背景下，依赖于格问题硬度的后量子加密技术 Kyber 已被标准化。尽管美国国家标准与技术研究所 (NIST) 进行了全面测试，但最近的调查暴露了 CRYSTALS-Kyber 中的漏洞，表明其在使用人工智能的非受控环境中容易受到攻击。本研究深入探讨了 CRYSTALS-Kyber 对侧信道攻击的敏感性。基于对 Kyber512 参考实现的研究，很明显，使用选定的密文会导致其他功能受到损害。最后一种的成功实现允许在各种攻击场景中实时恢复整个密钥。
预测心脏病发作或中风的发生率在 10
摘要 机器学习方法在医疗保健研究中越来越受欢迎。这种向综合数据科学方法的转变需要对现有的医疗保健数据分析师队伍进行专业发展。为了促进这种平稳过渡，需要开发教育资源。真实的医疗保健数据集对于医疗保健数据分析和培训目的至关重要，但它存在许多障碍，包括财务、道德和患者保密问题。模拟现实世界复杂性的合成数据集提供了简单的解决方案。所呈现的合成数据集反映了成年人口中心脏病发作和中风的常规收集的初级保健数据。使用此合成数据集的培训体验得到了提升，因为数据包含了常规收集的初级保健系统中遇到的许多实际挑战，例如缺失数据、信息审查、交互、变量不相关性和噪声。