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IoT系统中的AI安全性和网络风险
THINet Inforet（IoT）是指在各种新技术（包括无人机，自动机器和机器人技术）中使用的低内存连接设备。本文旨在了解低内存设备中的更好的网络风险以及物联网风险管理中的挑战。本文包括对当前风险方法及其对物联网适当性水平的重大反映。我们提出了一个依赖性模型，该模型针对数据策略的当前挑战，并为网络安全社区提出建议。该模型可用于网络风险估计和评估以及通用风险影响评估。该模型是为新技术（例如无人机，机器人）的网络风险保险而开发的。仍然可以将其应用于组织和企业中的网络风险。此外，本文批判性地讨论了为什么风险评估和管理在该领域至关重要，以及关于物联网风险评估和风险管理的开放问题仍然是进一步研究的领域。随后，论文对物联网中的网络风险有了更全面的了解。我们解释了该行业如何使用新的风险评估以及管理方法来应对新兴的物联网网络风险带来的挑战。我们解释了这些方法如何影响网络风险和数据策略。我们还提出了一种新的网络风险评估方法，该方法通过依赖建模纳入了物联网风险。本文描述了为什么这种方法非常适合估计物联网风险。
欧空局如何确保太空网络安全
流氓国家可以利用被入侵的地面站或自己的设施来干扰卫星的指挥和控制通信，拦截有价值的信息，或者使用激光从地面致盲卫星。恐怖组织可以使用卫星干扰器对卫星信号进行电子干扰，发送欺骗信号，在卫星本身中植入恶意软件，或者窃听通过卫星传递的敏感信息。即使是规模较小但组织严密的网络犯罪团伙也可以使用实验性策略来利用太空系统的漏洞来获得公众的认可和关注。
国家/周期 - 安全性-2024-2028.pdf
在网络环境中保护机构，组织和用户的资产是政府和机构最重要的优先事项之一。网络攻击的成本可以为公共部门和私营部门组织达到很大的收入。2024年估计，网络犯罪的全球成本将每年达到9.5万亿美元。当评估网络安全的主题时，可以看出，仅技术措施就不够，网络安全具有不仅仅是技术问题的含义，并且已经成为国家和国际安全战略的一部分。
数字系统的普及和数据的指数级增长使得网络安全方法必须发生范式转变。随着人工智能 (AI) 的出现，人们对利用其能力来增强计算机网络的安全性、信任和隐私的兴趣日益浓厚。人工智能驱动的计算机网络信任、安全和隐私国际研讨会 (AI-Driven TSP 2024) 将于 2024 年 12 月在中国海南三亚与第 23 届 IEEE 计算和通信信任、安全和隐私国际会议 (IEEE TrustCom2024) 一起举行。AI-Driven TSP 2024 现正征集高质量研究论文，以解决人工智能 (AI) 驱动的计算机网络信任、安全和隐私领域的挑战和机遇。
数字系统的普及和数据的指数级增长使得网络安全方法必须发生范式转变。随着人工智能 (AI) 的出现，人们对利用其能力来增强计算机网络的安全性、信任和隐私的兴趣日益浓厚。人工智能驱动的计算机网络信任、安全和隐私国际研讨会 (AI-Driven TSP 2024) 将于 2024 年 12 月在中国海南三亚与第 23 届 IEEE 计算和通信信任、安全和隐私国际会议 (IEEE TrustCom2024) 一起举行。AI-Driven TSP 2024 现正征集高质量研究论文，以解决人工智能 (AI) 驱动的计算机网络信任、安全和隐私领域的挑战和机遇。
弥补网络弹性方面的差距：高管层的策略
超过四分之一的高管告诉我们，过去三年中，他们遭遇的最严重的数据泄露事件给公司造成了至少 100 万美元的损失。这一数字略低于去年针对所有规模、大多数地区和行业的公司所做的调查。总体而言，平均数据泄露事件估计为 332 万美元。表现最佳的公司（即那些回答其公司更有可能在通常情况下展示高质量网络安全实践的公司）在过去三年中遭遇任何数据泄露的可能性较小。这些表现最佳的公司通常来自规模较大、增长迅速的公司，预计明年网络预算将增加 15% 或更多，这表明网络计划的成熟度和资金与更好的弹性相关。
运营技术网络安全原则
本出版物由澳大利亚信号局的澳大利亚网络安全中心（ASD's ACSC）与美国网络安全和基础设施安全局（CISA）、国家安全局（NSA）、联邦调查局（FBI）、多州信息共享和分析中心（MS-ISAC）、英国国家网络安全中心（NCSC-UK）、加拿大网络安全中心（Cyber Centre）、新西兰国家网络安全中心（NCSC-NZ）、德国联邦信息安全办公室（BSI Germany）、荷兰国家网络安全中心（NCSC-NL）、日本国家网络安全事件准备和战略中心（NISC）和国家警察厅（NPA）、韩国国家情报局（NIS）和NIS的国家网络安全中心（NCSC）。
在关键基础设施中优化网络释放
随着具有关键基础架构的数字驱动企业的网络风险地形跨越业务流程的扩大，在某些企业的某些相互依存的过程中，系统过程连续性（例如，通过勒索软件）将不可避免地会影响到系统过程的连续性（例如，通过勒索软件），并妨碍了业务连续性。我们对这个问题感兴趣：此类企业的经理应如何优化网络弹性（即，通过吸收和适应不良网络造成的不良网络关键基础设施（CI）（CI）（子）系统，具有多个过程功能组件（PFCS），可以通过吸收和适应不良网络的网络造成的能力来维持SPC并适应不利的网络造成物（PFCS）？我们通过一种算法图理论方法证明，在任何CI中，在任何具有网络和相互依赖性PFC的CI中，优化或近似优化了在预定的企业网络保护预算中的网络弹性是NP-HARD。因此，我们提出了一个基于计算的基于图形的蒙特 - 卡洛模拟框架，以在任何PFC网络中“优化”（增强）（增强）网络释放力，通过根据PFC网络中的Katz中心在PFC中分配约束的网络保护预算。
我们的参考号：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 先生/女士尊敬的人士， 有关金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您有关金融服务业生成人工智能（GenA.I.）的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“全民银行金融科技化”计划的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，其中人工智能是重点领域。本文深入分析了金融业目前采用 GenA.I. 的状况，强调了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就支持负责任创新的治理结构和部署方法提出了建议。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何彻底测试 GenA.I.，例如通过新的 GenA.I. Sandb
我们的参考。：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 尊敬的先生/女士， 关于金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您关于金融服务业生成人工智能 (GenA.I.)的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力。及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“所有银行都采用金融科技”倡议的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，人工智能是重点关注领域。本文深入分析了 GenA.I. 在金融领域采用的现状，重点介绍了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就治理结构和部署方法提出了建议，以支持负责任的创新。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何对 GenA.I.进行全面测试，例如通过新的 GenA.I.沙盒 1 ，并负责任地集成到授权机构的运营、服务产品和风险管理系统中。如果您对本文有任何疑问，请通过 All-banks- go-fintech@hkma.gov.hk 与我们联系。此致， Carmen Chu 执行董事（银行监管） 附件