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常见问题解答 - 如何创建，提交和提取CTA CTI ...
欧洲药品局开发了这种培训材料，以增强公众访问临床试验信息系统（CTIS）的信息。本材料描述了CTI的初步版本，因此可能不会像使用此材料时那样完全描述系统。该机构不保证或承担与使用（部分或全部）或第三方对本培训材料中包含的信息的解释有关的任何责任。
标题是AI增强网络威胁智能处理管道类型的文章url https://clok.uclan.ac.uk/50905/doi https://doi.org/10.339
摘要：网络威胁继续在复杂性中发展，因此传统的网络威胁智能（CTI）方法难以保持步伐。从数据摄入到弹性验证，可以自动化和增强各种任务的潜在解决方案。本文探讨了将人工智能（AI）引入CTI的潜力。我们提供了AI增强的CTI程序管道的蓝图，并详细介绍其组件和功能。该管道强调了AI和人类专业知识之间的合作，这对于产生及时和高规定的网络威胁智能是必不可少的。我们还探讨了缓解建议的自动生成，并利用AI提供实时，上下文和预测性见解的能力。但是，将AI集成到CTI中并非没有挑战。因此，我们讨论了AI驱动决策中透明度的道德困境，潜在的偏见和必要。我们满足了对数据隐私，同意机制和潜在滥用技术的需求。此外，我们高度阐明了在CTI分析和AI模型中解决偏见的重要性，保证其透明度和解释性。最后，我们的工作指出了未来的研究方向，例如探索高级AI模型以增强网络防御措施，以及人为合作的优化。最终，AI与CTI的融合似乎在
网络威胁对区块链的智能：系统文献评论
摘要：网络威胁智能（CTI）在保护组织免受网络威胁的情况下变得越来越重要。但是，管理，存储，分析和共享广泛而敏感的威胁情报数据是一个挑战。区块链技术具有强大而耐篡改的特性，为应对这些挑战提供了有希望的解决方案。本系统文献综述探讨了CTI和区块链技术交集的最新进步和新兴趋势。我们回顾了过去5年发表的研究论文，以调查与分布式分类帐技术相关的各种建议，方法，模型和实现，以及如何使用该技术来以有担保和控制的方式收集，存储，分析和共享CTI，以及该组合如何进一步支持诸如质量保证，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，信贷。我们的发现突出了CTI和区块链收敛的焦点在CTI生命周期中的传播阶段，这反映了基于在两个许可，私人区块链链链和无许可，公共区块，在各种需求中的良好的授权基础上优化沟通和共享机制的功效，并在两种许可，私人区块链和公共方面的需求中，均在各种需求中，并在各种各样的范围中进行了偏好。与运营和战略性CTI级别相比，分析揭示了CTI战术和技术维度的重点，这表明强调区块链技术领域内更面向技术的利用率。此外，我们的研究还解决了这些集成系统的成熟度评估。支持CTI和区块链集成的技术景观以多方面形式出现，具有智能合同，机器学习，联合学习，共识算法，IPF，深度学习和加密的关键角色。这种不同技术的整合有助于拟议框架的鲁棒性和适应性。此外，我们的剥削揭示了作为主要主题的信任和隐私的总体意义，强调了它们在塑造我们的研究领域中景观方面的关键作用。评估成熟度水平的方法，分布在整个技术准备水平（TRL）量表（TRL）范围内，表明了平均平衡，表明研究工作范围从早期到中期到期的实施中。这项研究表明，在CTI和区块链技术的动态交集中，研究努力的持续发展和成熟，确定了趋势，还突出了研究差距，这些差距有可能通过该领域的未来研究来解决。
网络威胁智能中的机器学习应用
当代机构一直面临利用互连系统中弱点的欺诈活动。确保黑客和其他网络犯罪分子未经授权访问的关键数据需要应用可靠的网络安全协议。随着网络威胁的数量和复杂性继续增长，需要创新的预防策略。这项研究的目的是研究机器学习（ML）与网络威胁智能（CTI）之间的相关性，以改善网络安全策略。对于检测异常，恶意软件的分析以及威胁的预测，ML技术在包括零售，金融，医疗保健和网络安全等行业中是必不可少的。通过采用关键威胁信息（CTI），安全团队可以对对手策略和加强防御措施有全面的了解；因此，他们在主动防御中起着关键作用。ML和CTI的集成通过自动化数据的获取，处理和分类来促进详尽的分析。然而，当面对诸如风险评估，精确数据的要求以及机器学习实施诸如诸如风险评估的问题之类的问题时，就会出现障碍。在本文中，我们对有关网络威胁智力（CTI）可视化的当前文献进行了广泛的研究和机器学习的利用（Ml。因此，该报告以分析紧急威胁，AI和ML在网络威胁智能领域的潜在应用以及机器学习对改善网络安全的关键贡献的结论。
zscaler和sekoia.io解决方案简介
在不断发展的网络安全景观中，组织正在不断寻求创新的解决方案，以增强其本地/云/混合基础架构的网络和数据安全性。在筒仓中起作用的网络安全工具的扩散使运营团队很难有效，要求他们不断在这些工具的控制台之间导航。ZScaler Internet访问（ZIA）与Sekoia.io（一种高级扩展检测和响应（XDR）平台）的集成提供了令人信服的解决方案，通过在Sekoia.io中集中安全管理，从而强调Sekoia.io的独特检测能力，其本地网络威胁智能（CTI）的独特检测能力（CTI）功能。
人工智能辅助恶意软件分析
使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 解决网络安全问题在业界和学术界越来越受欢迎，部分原因是为了应对针对关键系统（如云基础设施、政府办公室或医院）及其生成的大量数据的广泛恶意软件攻击。人工智能和机器学习辅助网络安全提供数据驱动的自动化，可使安全系统实时识别和应对网络威胁。然而，目前网络安全领域缺乏接受过人工智能和机器学习培训的专业人员。我们在此通过开发实验室密集型模块来解决这一问题，这些模块使本科生和研究生能够获得将人工智能和机器学习技术应用于真实数据集的基础知识和高级知识，以了解网络威胁情报 (CTI)、恶意软件分析和分类以及网络安全中的其他重要主题。我们在此描述了“人工智能辅助恶意软件分析”中的六个独立且自适应的模块。主题包括：（1）CTI 和恶意软件攻击阶段、（2）恶意软件知识表示和 CTI 共享、（3）恶意软件数据收集和特征识别、（4）AI 辅助恶意软件检测、（5）恶意软件分类和归因，以及（6）高级恶意软件研究主题和案例研究，如对抗性学习和高级持续威胁 (APT) 检测。
骨髓纤维化的治疗前景不断演变
Biopharma、SyneosHealth、Incyte、Bristol Myers Squibb。Care Dx、Bristol Myers Squibb、Incyte、Abbvie、CTI、Kite、Tscan、Morphosys、Karyopharm 等公司均参与了顾问委员会。
网络威胁情报可用于提高网络安全性和...
作者：H Kure · 2019 · 被引用 47 次 — 关键基础设施需要一条新的安全防线来控制这些威胁并最大限度地降低风险。网络威胁情报 (CTI) 提供证据……