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基于抗量子计算攻击的区块链智能合约技术研究
近年来，区块链技术发展迅速，被广泛应用于医疗、金融、能源等领域。然而在实际应用过程中，每条区块链都是一个独立的小生态系统，所有的交易和操作都局限于链上，导致存在大量相互异构独立的区块链，对跨链交互、跨组织数据共享、跨区块链扩展等提出挑战，阻碍了区块链技术的更广泛应用。另外，传统的基于椭圆曲线密码的数字签名方法面临被量子计算攻击破解的威胁。针对上述问题，本文提出了一种基于抗量子计算攻击的区块链智能合约技术（BSCTQCAT），该技术首次将格密码的数字签名引入区块链，以抵御量子搜索算法攻击。然后基于智能合约认证方案，将多条异构链上的节点组织成一个身份代理层P2P网络，链上交易通过该网络在不同链之间建立可信的身份管理和消息认证机制，解决目前各链之间难以沟通的问题。本文通过模拟比特币交易场景，分析实验数据，对算法的性能进行评估。
分析AI动力攻击和无人机资产的保护
摘要该研究重点是评估和提供针对AI驱动手段的无人机（UAV）的网络安全方法。本文分析了无人机系统中针对无人机和AI的主要威胁和攻击，确定了AI使用的关键漏洞和局限性。基于此分析，考虑到无人机的AI方面，都为了攻击和防御目的而开发了对监管和技术层面的对策的分类。为无人机系统分析AI质量模型的示例是AI标准化的一种手段。»研究描述了建立质量模型和IMECA分析的结果，以评估基于AI的板载系统和针对人道主义智能移动系统中应用的无人机的保护手段。
威胁报告：威胁行为者如何利用人工智能 (AI) 技术进行复杂攻击
威胁行为者在其活动的各个阶段使用 AI 的事件很难追踪，因为威胁行为者主要仅在攻击的初始阶段（初始访问、侦察）使用 AI。例如，AI 工具可以设计针对受害者的定制网络钓鱼电子邮件，很难与威胁行为者设计的网络钓鱼电子邮件区分开来。但是，安全研究建模和相关统计数据提供了威胁行为者利用 AI 增强其活动能力的可信证据。在 2023 年针对各个行业进行的一项调查中，46% 的组织受访者表示担心在广泛使用生成式 AI 的情况下，更容易受到攻击。在这些受访者中，39% 的人对隐私表示担忧，37% 的人对无法检测到的网络钓鱼攻击表示担忧，33% 的人对潜在网络攻击的数量表示担忧。7 此外，医疗保健组织还表示担心，使用人工智能从数据集中提取信息可能会混淆私人和公共信息，并导致违反《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)。8 例如，利用人工智能工具访问患者的机密医疗信息或与药品相关的敏感信息，威胁行为者可以滥用化学配方进行出于经济动机或有针对性的攻击。
审查AI和机器学习应用程序，以实时预测和阻止网络攻击
当代的网络安全景观需要创新的解决方案，以打击网络威胁的无情演变。传统方法正面临着前所未有的挑战，迫使人们向人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合的范式转变。本文精心探讨了AI和ML强化实时网络安全的潜力，重点是快速预测和缓解网络攻击。在不断升级的威胁景观的背景下，本文推动对先进技术的调查来加强网络安全。传统方法论的局限性强调了研究AI和ML在增强防御机制中的疗效的紧迫性。本文努力全面研究AI和ML在实时网络安全中的作用。它明显地强调了他们预测和阻止网络攻击的潜力。探索包括不同的维度，从模型复杂性的复杂性到安全，道德和新兴趋势的关键考虑。围绕健壮的框架结构，探索包括全面的研究方向。这些包括增强解释性的必要性，解决对对抗攻击的脆弱性，促进人类与人工智能之间的协作以及开发抗量子的加密解决方案。本文通过实时网络安全实施AI和ML固有的复杂的技术，组织和道德维度导航。这种探索的发现阐明了与AI和ML在网络安全中的整合相关的承诺和挑战。道德考虑，对对抗性攻击的脆弱性以及抗量子加密的紧急性出现，因为需要细微的关注和探索的关键领域。本文设想了一个未来，其中人类专业知识与AI和ML的能力的融合会导致创造弹性和适应性网络安全生态系统。划定的研究方向不仅是持续创新的全面路线图，而且还可以作为有效整合AI和ML的基础指南，以保护我们的数字领域免受网络威胁的不断发展的景观。
调查了对抗数据泄漏攻击机器学习模型的影响有效性
摘要。机器学习解决方案已在许多方面成功应用，因此现在重要的是要确保机器学习模型本身的安全性并开发适当的解决方案和方法。在这项研究中，我们专注于对抗攻击。这种攻击的向量旨在扭曲机器模型的结果。在这项研究中，我们选择了用于检测物联网网络中异常活动的IOTID20和CIC-IOT-2023数据集。对于此数据，这项工作研究了基于数据泄漏对云服务中部署的ML模型的影响的影响的有效性。该研究的结果强调了不断更新和开发用于检测和防止机器学习领域网络攻击的方法的重要性，实验中的应用程序示例表明了对抗性攻击对IoT网络中服务的影响。
基于凸组合攻击
与设备无关的框架构成了对量子协议的最务实方法，该方法不会对其实现产生任何信任。它需要所有索赔，例如安全性，可以在最终用户手中的最终经典数据级别进行。这对确定与设备无关的量子密钥分布（DIQKD）的可达到的密钥速率构成了巨大挑战，但也为考虑窃听攻击而打开了大门，这些攻击源于源自恶意第三方刚刚产生的给定数据的可能性。在这项工作中，我们探索了这条路径，并介绍了凸组攻击，作为一种高效，易于使用的技术，用于上边界的DIQKD关键速率。它允许验证最先进协议的关键率的下限的准确性，无论是单向或双向通信。特别是，我们在其帮助下证明了目前对DIQKD方案对实验缺陷的限制的预测约束，例如有限的可见性或检测效率，已经非常接近最终的可耐受性阈值。
安全要求、攻击及应对措施
由于技术革命、信息的广泛传播和事件的出现，物联网 (IoT) 有可能对增长产生重大影响。智能住宅、城市中心和教育系统都是智能的形式。物联网引起了研究人员的极大关注，他们声称这项技术将在决定互联网的未来方面发挥关键作用，根据思科公司的报告，在这种情况下，智能校园的概念是指建立一个持久且互联的环境，以增强学习、效率和整体生活体验。与其他智能环境类似，智能校园容易受到各种风险和威胁的影响，这种情况带来了重要的安全相关挑战，这些挑战会影响校园的发展。本文通过强调所使用的主要应用和技术，概述了智能校园。它提供了与智能校园相关的主要安全问题的检查和评估，根据其各自的类型和重要性级别进行分类，并确定了安全要求、当前威胁和攻击以及架构解决方案和预防安全漏洞方面的最新技术。
并购交易中的网络攻击和重大不利影响条款：拟议的黑客攻击
事件对其企业的影响。32 因此，普通商业交易的各方在合同中加入了不可抗力条款等保护措施，当某些事件导致履行合同义务变得不可能或不切实际时，这些条款可以免除一方的合同义务。33 然而，这些合同法原则通常不存在于收购协议中。34 这是因为对卖方业务的不利影响通常会使买方的履约义务变得没有吸引力，尽管并非不可能或不切实际。35 相反，并购交易的各方会协商分配风险，以防在签署和完成交易之间发生对卖方业务有害的变化。36 谈判的结果记录在收购协议的 MAE 条款中。通常位于收购协议的定义条款部分，37
蜜罐和网络欺骗作为检测针对关键基础设施的网络攻击的工具
摘要 乌克兰关键基础设施和工业物联网网络遭受网络攻击的威胁不断增长，这要求我们寻找一种有效的解决方案来检测和应对此类威胁。乌克兰网络已经成为网络攻击新战术、方法和工具的试验场。对这些攻击的研究、详细分析和分析将有助于更好地了解俄罗斯黑客的工具和方法。构建蜜罐/蜜网网络的现代方法以及网络欺骗平台可以作为此类信息的有效来源。然而，这种系统没有通用的解决方案，它们的有效性直接取决于部署它们的专家的资质和对其功能的深入了解。正确使用高度交互的蜜罐系统和欺骗平台可以让您构建一个可信的蜜罐系统，该系统将收集有关攻击事实和攻击者行为的信息。这些信息的分析将能够提高网络安全水平，并成为进一步起诉网络犯罪分子的证据来源。本文概述了在通用网络和工业物联网网络中使用蜜罐/蜜网解决方案和网络欺骗的特点。
2022 年下半年针对工业组织的 APT 攻击
ESET 研究人员发现并分析了 Lazarus APT 组织在 2021 年秋季的攻击中使用的一组恶意工具。该活动始于包含恶意 Amazon 主题文档的鱼叉式网络钓鱼电子邮件，目标是荷兰一家航空航天公司的员工和比利时的一名政治记者。攻击者的主要目标是数据泄露。此活动中使用的最引人注目的工具代表了首次记录的 CVE-2021-21551 漏洞滥用，该漏洞会影响 Dell DBUtil 驱动程序。此 BYOVD（自带易受攻击的驱动程序）技术用于禁用 7 个 Windows 操作系统监控机制并禁用受感染机器上的安全解决方案。在此活动中，Lazarus 还使用了其功能齐全的 HTTP(S) 后门，称为 BLINDINGCAN。