除了俄罗斯在乌克兰的战争之外,2022 年的网络威胁形势还见证了中国威胁行为者行动的持续优化和复杂化,尽管这些行动的目标与前几年相比没有显着变化。这些威胁行为者越来越多地使用混淆即服务功能,包括代理网络(例如 RedRelay)和共享恶意软件、漏洞利用和工具集(例如 ShadowPad 和 ScanBox)。使用这些功能的最著名和最多产的威胁行为者是 Red Scylla(又名 CHROMIUM、ControlX、Earth Lusca、Aquatic Panda),其目标是全球至少 70 个组织。其他威胁行为者展示了影响众多地区的复杂行动,一些威胁行为者继续将重点放在电信行业。
识别漏洞 零日漏洞将成为本项目的一大挑战。由于现有系统和应用程序的不断发展和修补,漏洞识别系统不断更新其数据库,以为其所分析的系统提供尽可能好的安全性。但通常,现有系统和应用程序中的漏洞直到被利用后才被发现。这些类型的攻击(零日漏洞)依赖于未被发现的漏洞。旨在通过分析已知漏洞来保护系统的解决方案本质上会受到零日攻击。虽然存在一些检测零日漏洞的解决方案,但它们无法为系统提供完美的安全性:创建自定义企业应用程序、引入新平台和新的恶意软件混淆技术将不可避免地使最好的漏洞检测系统也受挫。
随着组织变得越来越相互联系和复杂,供应链威胁也在不断增长。在去年的报告中,我们详细介绍了影响金融部门的 Solarwinds、Accellion、Kaseya 和 Log4j 事件。如上所述,2022 年,金融部门的多家供应商遭遇了勒索软件攻击。虽然实际的连锁攻击很少见,但每起事件都会产生影响。至少,客户公司必须转移资源来收集信息并调查对自己和该行业的潜在影响。关键漏洞利用——例如 2022 年 5 月发现的“Follina”Microsoft Office 零日远程执行漏洞——同样会对许多受影响的组织在调查和修补期间造成至少一些运营影响。
除了俄罗斯在乌克兰的战争之外,2022 年的网络威胁形势还见证了中国威胁行为者行动的持续优化和复杂化,尽管这些行动的目标与前几年相比没有发生重大变化。这些威胁行为者越来越多地使用混淆即服务功能,包括代理网络(例如 RedRelay)和共享恶意软件、漏洞利用和工具集(例如 ShadowPad 和 ScanBox)。使用这些功能的最突出和最多产的威胁行为者是 Red Scylla(又名 CHROMIUM、ControlX、Earth Lusca、Aquatic Panda),其目标是全球至少 70 个组织。其他威胁行为者展示了影响众多地区的复杂行动,一些威胁行为者继续将重点放在电信领域。
该基金投资于标准人寿投资管理的全球绝对回报策略基金,旨在中长期内在所有市场条件下提供正投资回报。该基金采用主动管理方式,投资范围广泛,目标是在三年滚动期内实现相当于现金加上每年 5% 的回报水平(扣除费用)。它通过积极分配到各种市场头寸来利用市场低效率。该基金结合使用传统资产(如股票和债券)和基于先进衍生技术的投资策略,从而形成高度多元化的投资组合。该基金可以通过衍生合约在市场、证券和证券组合中持有多头和空头头寸。
本文提出了一种使用有符号累积分布变换 (SCDT) 对一维信号进行分类的新方法。所提出的方法利用 SCDT 的某些线性化特性,使问题在 SCDT 空间中更容易解决。该方法使用 SCDT 域中的最近子空间搜索技术来提供一种非迭代、有效且易于实现的分类算法。实验表明,所提出的技术在使用极少量训练样本的情况下优于最先进的神经网络,并且对模拟数据上的分布外示例也具有鲁棒性。我们还通过将所提出的技术应用于 ECG 分类问题来证明其在实际应用中的有效性。实现所提出的分类器的 Python 代码可以在 PyTransKit [1] 中找到。
摘要 — 胎儿皮质板分割对于定量分析胎儿大脑成熟度和皮质折叠至关重要。手动分割皮质板或手动细化自动分割非常繁琐且耗时。另一方面,与皮质板的薄结构、部分体积以及妊娠期间大脑成熟时皮质板形态的广泛变化相比,重建的胎儿大脑 MRI 扫描的分辨率相对较低,这给皮质板的自动分割带来了挑战。为了减轻手动细化分割的负担,我们开发了一种新的、强大的深度学习分割方法。我们的方法利用完全深度学习模型中的混合核卷积和新的深度注意模块
网络监控工具是现代策略的重要组成部分,但是在防止零日攻击和防止数据丢失方面,它们固有地受到限制。通过将焦点从基础架构控制转移到数据保护,组织可以确保即使攻击者利用未知的漏洞,也无法损害关键数据。实施加密,严格的访问控制,以数据为中心的安全模型,零信托体系结构以及利用CERTES数据保护和风险缓解框架等解决方案提供了一种有弹性的安全策略,可以减轻数据丢失的风险,无论基础设施漏洞如何。此外,通过这些安全措施执行数据主权确保遵守监管要求,使组织免受网络威胁和法律影响。
摘要 — 本文提出了一种在多时相合成孔径雷达 (SAR) 图像中进行变化检测的新方法。所提出的方法利用基于小波的对数比图像 (通过比较原始多时相数据获得) 的多尺度分解,旨在实现变化信号的不同尺度 (级别) 表示。每个尺度的特点是在斑点减少和几何细节保留之间进行不同的权衡。对于每个像素,根据应用于尺度相关对数比图像的局部统计测量来确定可靠尺度的子集。根据自适应尺度驱动融合算法获得最终的变化检测结果。在 ERS-1 卫星获取的多时相 SAR 图像上获得的实验结果证实了所提出方法的有效性。