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网络安全时代的创新绿色技术
摘要 本研究探讨了网络安全措施与绿色技术的关键交集，旨在评估它们对可持续发展目标和利益相关者影响的综合影响。该研究采用系统的文献综述方法，仔细审查同行评审期刊、会议论文集和知名数据库的报告，重点关注 2010 年至 2024 年的出版物。审查确定了关键主题，包括网络安全在可持续技术中的整合挑战和机遇、网络安全协议的不断发展以及对行业领导者、政策制定者和技术人员的战略影响。关键见解揭示了追求可持续性和安全性的双重必要性，强调了在不损害绿色技术的环境效益的情况下整合强大的网络安全措施的必要性。该研究确定了这一结合点上的重大挑战，例如网络威胁的快速演变和嵌入网络安全的复杂性
使用马尔可夫链对船网络安全进行建模
摘要信息在经济中的作用，尤其是在运输中，伴随着网络威胁的增长。国际海事组织已经开发并采用了许多基础网络安全文件，这些文件定义了船上网络安全管理的要求。这些文件迫使海上公司的管理，以确保正确考虑网络风险并在安全管理系统中应用保护方法。对于海事公司和船只而言，相关统一规则的制定和建立是一项紧迫的任务。确保信息安全的最有希望的方向当然是使用数学模型。这样的模型描述了违反网络空间和保护系统的相互作用的过程，该过程应考虑到船上可能的网络攻击，并确保尽可能多地保存和不可能。分析网络空间中发生的流程数学模型的研究领域的研究表明，首先，这是一个真正相关的研究方向，其次，目前有许多不同的理论构成了建模的基础。这项工作的作者为船上网络安全管理系统的数学建模提出了一种新方法，即马尔可夫链理论的使用，因为在船上的网络攻击可以在任何随机的时刻发生，而且此事件并不总是取决于发生在某个时候的网络攻击。因此，使用数学建模方法构建了船上网络安全管理系统作为企业安全管理系统子系统的模型。诸如船舶的网络安全状态，国家之间的概率关系，根据国家对行动的监管。网络安全管理系统的数学模型基于离散的马尔可夫进程的模型，其中马尔可夫链的挖掘物的顶点是船舶的网络安全状态。使用专家方法研究了船体网络安全系统状态之间的连接。根据船舶的网络安全状况的示例说明了开发的模型。在距离“船舶计算机系统和网络的网络安全”中，在Kherson海事学院的教育过程中实施了船体网络安全系统的考虑方法和技术。
智能建筑控制平台网络安全
水平集成 • 与 HVAC 和安全共享照明占用情况 • 与 HVAC 共享火灾事件以实现烟雾控制 • 与 HVAC、照明共享能源 DR 事件 • 共享 BACnet 对象 垂直集成 • 智能传感器生成自己的警报，并被
人工智能与网络安全 - 欧洲议会
人工智能的网络安全 人工智能日益融入我们的日常生活，这要求我们特别注意保护与其使用相关的模型、数据、培训和部署。网络安全是可靠、安全和有弹性的人工智能模型和算法的先决条件。然而，人工智能的网络安全不仅仅是保护人工智能系统免受中毒和逃避攻击等威胁。它还涉及确保它们具有可信度特征，例如人工监督和稳健性——抵御网络攻击的能力，正如欧盟《人工智能法案》对高风险人工智能系统所要求的那样。专家们也强调了对人工智能进行人工监督的必要性。标准可以在确保安全要求（例如数据质量、风险管理和合格评定）融入人工智能系统的整个生命周期方面发挥关键作用。虽然它们为安全、道德和负责任的人工智能开发提供了指导方针，但针对人工智能的欧洲技术标准的制定才刚刚开始，欧盟利益相关者正热切期待这些标准的通过。然而，为各种本质上是黑匣子的人工智能系统制定标准是一项具有挑战性的任务，需要做更多的工作。 2023 年 5 月，欧盟委员会要求欧洲标准化委员会和欧洲电工标准化委员会 (CEN- CENELEC) 制定支持《人工智能法案》的标准，截止日期为 2025 年 4 月。除了 CEN- CENELEC（JTC 13 和 JTC 21 小组）之外，包括欧洲电信标准协会 ( ETSI ) 和国际标准化组织 ( ISO ) 在内的几个标准制定组织也在致力于制定人工智能标准。虽然大多数协调的人工智能专用标准尚未建立，但信息安全（如 ISO/IEC 27001 和 ISO/IEC 27002 ）和质量管理（如 ISO/IEC 9001 ）的通用标准已经被转置并可部分应用于人工智能系统。在缺乏针对人工智能网络安全的具体标准的情况下，一些政府机构已经发布了自愿的人工智能安全框架，以协助利益相关者保护其人工智能系统、运营和流程。例如，欧盟网络安全局 (ENISA) 发布了良好人工智能网络安全实践的多层安全框架 (FAICP)。FAICP 提供了一种逐步提高人工智能活动可信度的方法。它由三层组成：网络安全基础，侧重于所使用的 ICT 基础设施；人工智能特定方面，侧重于部署的人工智能组件的特殊性；行业人工智能，特定于使用人工智能的行业。同样，美国国家标准与技术研究院 (NIST) 发布了人工智能风险管理框架，以帮助参与设计、开发和实施人工智能的组织。部署或使用人工智能系统，以更好地减轻与人工智能相关的风险，并促进其值得信赖和负责任
人工智能在网络安全防御中的应用
这些系统相对容易加载，能快速准确地处理大量数据，从而使检测器既便宜又具有很高的可移植性。遗憾的是，特征码存在一些挑战。它们只能捕获以前见过和编码过的入侵指标 (IOC) 或漏洞。由于网络安全操作员传统上将它们应用于单个数据流，因此它们受到了进一步的限制。例如，网络馈送通常只匹配网络环境之间数据一致的地方。它们也仅适用于短时间窗口内的匹配，而不是更复杂模型可以支持的更长时间分析。这些特征码依赖于对手很容易更改的 IOC。然而，人工智能使网络安全团队能够扩大跨源检测范围，并识别已知和未知威胁。
元网络系统的集成网络安全，用于人工智能，区块链和云计算
在不断发展的网络安全领域中，元系统与诸如人工智能（AI），区块链和云计算等尖端技术的越来越多的整合呈现出许多新的机会，以及显着的挑战。本文采用一种方法论方法，将广泛的文献综述与重点案例研究分析相结合，以检查这些相交领域内的网络安全格局的变化。重点尤其是元评估，探索其当前的网络安全状态，潜在的未来发展以及AI，区块链和云技术的影响力。我们的彻底调查评估了一系列网络安全标准和框架，以确定它们在管理与这些新兴技术相关的风险方面的有效性。特殊重点是指向元元的快速发展的数字经济，研究了AI和区块链如何增强其网络安全基础架构，同时确认云计算引入的复杂性。结果突出了现有标准的显着差距，并明显需要进行监管进步，尤其是关于区块链的自治能力和元元阶段的早期发展的能力。本文强调了积极的监管参与的必要性，强调了网络安全专家和政策制定者的重要性，以适应和准备这些技术的迅速发展。最终，这项研究提供了当前情况的全面概述，预见了未来的挑战，并提出了利用AI，区块链和云计算的元偏向系统中集成网络安全的战略方向。
网络安全 - Barasat College
a）基于预定的安全规则来监视和控制传入和传出网络流量的设备或软件。b）一种通过电子邮件附件传播并在受害者的计算机上加密文件的一种恶意软件。c）一种攻击者使用的一种技术，可以通过冒充合法实体来获得对系统的未经授权访问。d）在计算机系统周围安装的物理障碍，以防止未经授权的人进行物理访问。
网络安全网格 - 研究存储库
在当今世界中，采取强有力的网络安全措施至关重要。为了应对不断发展的威胁，必须采用诸如网络安全网格之类的先进模型来增强我们的保护。网络安全网格是一种架构可扩展，灵活，可组合，健壮和弹性的，允许智能系统之间的互操作性和协调来提供安全服务。设计网络安全网格面临三个主要挑战：可伸缩性，分布式或联合系统以及技术集成。对于设计，有必要应用支持可扩展性的安全工具，因为存储，处理和分析数百万个数据。需要联合系统来改善分散的网络安全网格中的互操作性。但是，很难整合不同的安全工具和通信协议。加密算法和AI模型（例如联合学习，蜂群智能和区块链技术）对安全服务有用。必须研究现有方法的整合以确定最佳技术。我们对智能系统进行了全面的分析，包括联合学习，区块链技术和群体智能，特别关注它们的状况和可用于增强网络安全性。我们研究了这些技术的最新趋势，探索它们的联系，并权衡每种方法的利弊。为了进行此审查，我们利用了科学和Scopus数据库的网络，并遵循了PRISMA指南。
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•在公用事业环境中实施数字安全性•将网络安全调整到OT环境中•桥接IT / OT划分划分•保护变电站，分配和传播基础设施免受网络攻击•处理先进的持久威胁，以处理高级持久威胁，处理在工业控制系统和智能系统中利用工具和智能系统的cy griD scada•cy grid scada•cy grid scada•cy grid scada•适当的设施•工业控制系统安全的下一代技术进步•公用事业的基于硅的网络安全功能•确保“ Brownfield”设备•最佳实践•减少人体脆弱性•管理由分布式能源资源
网络安全 - 市场 - Q4--2023.pdf
表面。通过数字化转型，解决每个已知漏洞的操作不切实际性都增加了，从而导致了复杂的技术环境。持续的威胁暴露管理（CTEM）计划被提议作为务实的方法，以优先考虑治疗并不断地完善安全姿势。ctem旨在提供一致，可行的安全补救计划，强调业务风险食欲在选择修复策略中的重要性。与安全操作中心中的实时限制不同，CTEM在没有这种限制的情况下为长期策略提供了信息。