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欧洲 II 的量子网络安全议程
本讨论文件是 2024 年研讨会、多次采访、对话和笔记的成果，是欧洲政策中心“欧洲量子前沿”项目的组成部分。该项目的结构是一个工作组，汇集了各种各样的参与者，讨论围绕量子技术和欧盟议程的紧迫问题。本文是对 2023 年 7 月发表的同名论文“欧洲量子网络安全议程”的补充和发展。它旨在陪伴欧盟度过这个紧迫时期，确保欧盟的网络安全议程面向未来。EPC 在这个项目上的工作得到了 Quantum Delta NL 的支持，该公司是 EPC 工作组的创始合伙人。作者要感谢 Jesse Robbers、Ulrich Mans 和 Chris Kremidas-Courtney 对本文的宝贵意见，以及 EPC 同事 Johannes Greubel、Georg Riekeles 和 Beatrice White 对项目和出版物的支持。
可解释的人工智能网络安全
摘要 近年来，随着深度学习 (DL) 算法的广泛应用，例如用于检测 Android 恶意软件或易受攻击的源代码，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在网络安全解决方案的开发中变得越来越重要。然而，与其他 DL 应用领域（例如计算机视觉 (CV) 和自然语言处理 (NLP)）具有相同的基本限制，基于 AI 的网络安全解决方案无法证明结果（从检测和预测到推理和决策）并使人类可以理解。因此，可解释人工智能 (XAI) 已成为解决使人工智能模型对人类用户可解释或可解释的相关挑战的重要主题。它在网络安全领域尤其重要，因为 XAI 可以让每天被数以万计的安全警报（其中大部分是误报）淹没的安全操作员更好地评估潜在威胁并减少警报疲劳。我们对 XAI 与网络安全之间的交集进行了广泛的文献综述。具体来说，我们从两个角度调查现有文献：XAI 在网络安全中的应用（例如，入侵检测、恶意软件分类）和 XAI 的安全性（例如，对 XAI 管道的攻击、潜在的对策）。我们用文献中讨论过的几种安全属性来描述 XAI 的安全性。我们还提出了文献中未解答或未充分解决的开放性问题，并讨论了未来的研究方向。
AI和量子计算时代的网络安全风险...
使用AI和量子计算机，金融世界看到了网络安全涉及的风险的新边界：转型挑战和未来的机遇。本文介绍了量子和人工智能的汇合对金融网络策略的含义，因为某些量子算法可以轻松地使用加密术的操作比经典的经典计算机更快地进行加密计算机。我们将抗量子的加密术视为保护敏感财务数据，降低网络攻击中的风险并在优化交易算法的同时，使用机器学习中的AI增强功能，并使用AI增强功能。此外，它描述了量子计算作为可持续创新的有助于因素的作用，因为进行高量金融交易所需的计算资源量减少和大规模优化任务。本文基于审查金融领域的AI和量子计算的当前进步，挑战和未来的前景，将洞悉金融系统如何为下一代网络安全风险做好准备，并利用新兴技术来确保并在快速发展的景观中确保其运营和优化其运营。
网络安全中的深度学习：增强威胁检测和响应
深度学习（DL）通过提供了用于检测和减轻网络威胁不断发展的景观的复杂工具来改变网络安全领域。本研究探讨了深度学习技术的应用，包括卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN），在实时威胁检测和响应中。这些模型在识别庞大而复杂的数据集中的模式和异常方面表现出色，从而可以准确检测恶意软件，网络钓鱼尝试和内部威胁。他们自主从各种来源学习的能力，例如网络流量，用户行为和系统日志，增强了网络安全系统的疗效。尽管有这些进步，但该领域仍面临重大挑战，包括旨在利用深度学习算法脆弱性的对抗攻击。这些攻击操纵输入数据以欺骗模型，可能绕过安全机制并损害关键系统。解决此问题需要采用多方面的方法，整合强大的训练方法，数据增强和防御机制，例如对抗性训练和梯度掩盖。此外，深度学习模型的解释性和解释性对于建立信任和改善安全操作的决策仍然至关重要。本文还强调了积极的分层防御策略来抵消复杂的网络威胁的重要性。这包括将深度学习与传统的网络安全措施结合在一起，并结合威胁智力以增强系统的弹性。通过弥合最新的DL方法论与网络安全方面的实际应用之间的差距，这项研究为提高威胁检测和响应能力提供了路线图，最终有助于开发安全，适应性和弹性的网络基础设施。
人工智能与网络安全的互动，保护未来网络
人工智能 (AI) 是一个最广泛和最具活力的领域之一，吸引了世界各地越来越多的学生、从业者和研究人员。尤其是自然语言处理，它的众多化身之一，每周都会成为新闻焦点。最近，已经发布了各种程序，使任何人都可以生成文本提示的艺术或逼真的再现。因此，公众可以亲身体验什么是人工智能。另一方面，这些人工智能可以被转移来愚弄或欺骗其他人，例如人脸生成程序，从而引发道德问题。这促使人工智能研究人员着手提高机器和深度学习算法的公平性和安全性。事实上，由于人工智能有望渗透到从医疗保健到农业或交通运输等社会各个领域，立法者对其对社会的影响持谨慎态度，并试图立法限制其使用，阻止其自动化所有复杂决策过程的能力。这就是为什么人机交互方法大多得到开发，特别是对于安全关键型应用。网络安全是另一个关键领域，它可以从人工智能方法中受益，用于恶意软件分析、入侵检测、警报关联和威胁情报等各种任务，目标是增强下一代网络的网络安全状况。它们的效率将依赖于人工智能在复杂、分布式和异构环境中发现模式并做出预测
使用机器学习来预测疾病暴发并增强公共卫生监视
复杂的网络威胁的扩散迫使组织采用高级解决方案来保护敏感的数据并减轻企业风险。人工智能（AI）驱动的网络安全系统已成为这项努力中的变革性工具，利用机器学习和预测分析，以检测，响应和预防网络攻击。但是，实施这些系统要求组织与合规性平衡，特别是鉴于严格的全球隐私法规，例如《通用数据保护法规》（GDPR）和《加利福尼亚州消费者隐私法》（CCPA）。本文研究了将基于AI的网络安全框架集成到企业风险管理中的战略方法。关注的关键领域包括实时威胁检测，异常识别和自动事件响应。AI分析大量数据集和识别模式的能力使组织能够主动解决漏洞，最大程度地减少停机时间并保护关键资产。此外，本文探讨了组织如何将这些框架与隐私设计原则保持一致，以确保在培养消费者信任的同时遵守数据保护法。还解决了采用AI驱动网络安全系统的挑战，包括与数据使用，算法透明度有关的道德问题以及过度依赖自动化系统的风险。来自领先行业的案例研究表明，组织如何成功实施这些系统以增强弹性并保持竞争优势。通过采用战略管理实践，包括健全的治理模型和持续监控，组织可以优化AI驱动的网络安全系统的有效性。本文得出的结论是，当经过深思熟虑的整合时，不仅可以加强企业风险的减轻风险，还支持合规，创新和长期组织增长。
汽车网络安全全面揭秘
本白皮书是驾驭汽车网络安全动态世界的战略指南。它确定了汽车制造商面临的主要挑战和机遇。它提供了涵盖整个汽车生命周期和前景的整体视图——从深度嵌入式软件 (ECU) 到车载计算机。无论您是传统制造商或供应商，还是软件驱动的初创公司，网络安全都可以为您提供战略优势。通过重新思考传统的开发流程，可以发现深远优化的巨大潜力。本文还探讨了如何通过应用四项核心安全原则来增强 DevSecOps 和 V 模型等开发方法，为汽车软件开发的安全、创新未来提供路线图。