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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。
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。
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
预防和管理偏头痛攻击的实用补品：叙事评论
尽管偏头痛的主要原因尚不清楚，但炎症被认为是重要的风险因素之一。使得炎性细胞因子的分泌，例如肿瘤坏死因子-α（TNFα），将通过增加细胞渗透性和相互作用而导致神经炎症和偏头痛发作（11，12）。此外，其他炎症细胞因子（如粘附分子）会导致血管功能障碍并因此神经性疼痛（13）。证据还表明，偏头痛攻击的阶段与降钙素基因相关肽（CGRP），线粒体疾病，单胺能途径，镁缺乏症和较高血清谷氨酸水平（13，14）之间的直接关联。此外，基于人类和实验研究，环氧酶-2（COX-2）和诱导一氧化氮合酶（INOS）有助于保持炎症和神经源性疼痛。此外，高脑结晶质结膜血症还参与偏头痛的病因（15）。
网络攻击对供应链的威胁
Sylwia Konecka 1 , Zbigniew Bentyn 2 摘要：目的：本研究旨在调查如何识别和评估供应链中的网络威胁，特别关注评估威胁图作为此目的工具的效用。设计/方法/方法：本研究定义和分类各种类型的网络攻击，并提供现实世界供应链中断的例子。使用 Web of Science (WoS) 数据库进行了文献计量分析，重点关注过去五年的开放获取材料。搜索包括术语“供应链”、“威胁”、“网络”和“网络攻击”。此外，还审查了来自 Statista 的二手数据，并利用 Check Point 的 ThreatMap 进行了一项试点研究。结果：研究表明，网络攻击对供应链构成了重大威胁，但管理和经济学领域对这一主题的研究有限。研究结果强调了在了解哪些国家和行业最容易受到攻击以及攻击类型的频率方面存在差距。分析还发现威胁地图数据存在差异，表明这些工具可能无法提供实际攻击事件的全面视图。实际意义：这项研究强调了开发实时数据工具来跟踪网络威胁的重要性。它还表明，医疗保健和政府部门特别容易受到网络攻击，未来的研究应该研究人工智能在增强供应链安全方面的作用。原创性/价值：这项研究发现了现有供应链网络威胁研究中的差距，特别是受影响最严重的行业和国家。它还深入了解了威胁地图的局限性以及需要结合管理、经济学和计算机科学的跨学科方法，以确保供应链的弹性。关键词：供应链、网络威胁、网络攻击、漏洞、威胁地图、工业 5.0、数字化、文献计量分析。JEL 分类：M15、L20、O33。论文类型：研究文章。致谢：本出版物由波兹南经济大学“供应链管理中的创新和现代信息技术”项目资助。
常规预防...
表1 Berotralstat（Orladeyo®）和Lanadelumab（Takhzyro®）的许可剂量，用于常规预防12岁及12岁以上的患者重量≥40千克的患者的复发性攻击........................................................................................................................年龄≥40kg ................... 2表2表2 reiimbursement代码和在高含水层和lanadelmabab的表现上都可以使用。 .........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
血管紧张素受体阻滞剂攻击装甲和冷肿瘤并增强免疫检查点阻断
摘要 背景 免疫检查点阻断（ICB）取得了令人瞩目的成就，但新发现的装甲肿瘤和冷性肿瘤无法对ICB疗法作出反应。伴随药物的高患病率对免疫治疗反应有很大影响，但对装甲肿瘤和冷性肿瘤治疗结果的临床影响仍不清楚。 方法 本研究利用大规模转录组学数据集，研究血管紧张素受体阻滞剂（ARB）的靶点血管紧张素Ⅱ受体1（AGTR1）的表达和潜在生物学功能。接下来，通过一系列体外和体内试验确定ARB在肿瘤细胞和肿瘤微环境细胞中的作用。此外，通过多中心队列和荟萃分析评估了ARB对ICB治疗的临床影响。 结果 AGTR1在装甲肿瘤和冷性肿瘤中过表达，并且与ICB治疗反应不佳有关。 AGTR1 抑制剂 ARB 仅抑制 AGTR1 高表达的肿瘤细胞的侵袭性，而此类肿瘤细胞只占很小的比例。进一步分析发现，AGTR1 在癌症相关成纤维细胞 (CAF) 中始终高表达，ARB 通过抑制 RhoA-YAP 轴抑制 CAF 中的 I 型胶原表达。此外，ARB 还可以在体内将装甲和冷肿瘤的表型显著逆转为软和热肿瘤，从而提高对 ICB 治疗的反应性。此外，我们的内部队列和荟萃分析进一步支持了 ARB 可以显著增强 ICB 疗效的观点。结论总体而言，我们将 AGTR1 确定为装甲和冷肿瘤的新靶点，并证明了 ICB 与 ARB 联合使用可提高治疗效果。这些发现可以为如何治疗难治性装甲和冷肿瘤患者提供新的临床见解。
基于签名的实时检测和预防云环境中的 DDOS 攻击
由于分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击日益猖獗，云环境中的安全问题变得至关重要。这种攻击会严重破坏服务并造成重大的财务和数据损失。由于缺乏预定义的检测签名，传统的安全机制（如入侵检测系统 (IDS) 和防火墙）通常难以检测和缓解不断演变的新威胁。本文提出了一种专门针对云环境的实时签名检测机制。所提出的系统可以实时生成签名，从而能够识别和预防新出现的 DDoS 攻击。通过大量的实验评估验证了该解决方案的有效性，证明了其能够减少攻击影响并增强云安全性。
基于SDN的DDOS攻击对智能家居的检测和缓解
采用物联网（IoT）在各个领域都激增，冰箱和洗衣机等日常物品现在配备了传感器并连接到Internet。不可否认，此类设备的安全性并非主要是为Internet连接而设计的，它至关重要，但在很大程度上被忽略了。在本文中，我们为实时DDOS攻击检测和缓解SDN的智能家居网络中的实时DDOS攻击检测和缓解。我们在常规操作和DDOS攻击期间捕获网络流量。此捕获的流量用于训练多个机器学习（ML）模型，包括支持向量机（SVM），逻辑回归，决策树和K-最近的邻居（KNN）算法。这些训练有素的模型被执行为SDN控制器应用程序，随后用于实时攻击检测。当我们利用ML技术来保护IoT设备时，我们建议使用SNORT（一种基于签名的检测技术）来保护SDN控制器本身。现实世界实验表明，在攻击后不久，SDN控制器没有鼻涕，导致数据包丢失100％。此外，我们表明ML算法可以有效地将流量分类为良性和攻击流量，而决策树算法的表现优于其他人的精度为99％。