XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemphishing
调查
摘要 - 网络犯罪分子获得敏感细节的最有效方法之一，例如在线银行，数字钱包，国家秘密等其他受害者的证书。他们通过向用户垃圾邮件恶意URL的垃圾邮件来做到这一点，其唯一目的是欺骗他们泄露敏感信息，后来用于各种网络犯罪。在这项研究中，我们对当前的最新机器学习和深度学习网络钓鱼检测技术进行了全面审查，以暴露其脆弱性和未来的研究方向。为了更好地分析和观察，我们将机器学习技术分解为贝叶斯，非拜访和深度学习。，我们回顾了贝叶斯和非基斯分类器的最新进展，然后利用其反应弱点以表明未来的研究方向。在利用贝叶斯和非贝斯分类器中的弱点时，我们还将每个表现与深度学习分类器进行了比较。为了对基于深度学习的分类器进行适当的审查，我们研究了复发性神经网络（RNN），卷积神经网络（CNN）和长期短期存储网络（LSTMS）。We did an empirical analysis to evaluate the performance of each classifier along with many of the proposed state-of-the-art anti-phishing techniques to identify future research directions, we also made a series of proposals on how the performance of the under-performing algorithm can improved in addition to a two-stage prediction model Index Terms —Phishing, malware attack, DDoS Attack, SVM, Naive Bayes, Munitinomial Naive Bayes
Ishield Key Pro：保护数字身份
瑞士ISHIELD KEY PRO提供最强的身份验证，它简单，安全且灵活。它积极守护用户免受网上攻击，例如网络钓鱼，社会工程和帐户收购。此外，它有助于OMB为美国机构概述的欧盟中的NIS-2或零信任策略等法规。
使用机器学习检测网络攻击和网络攻击
互联网和计算机网络已成为组织和日常生活的重要组成部分。新的威胁和挑战已经出现在无线通信系统上，尤其是在网络安全和网络攻击方面。必须监视和分析网络流量以检测恶意活动和攻击。最近，机器学习技术已用于检测网络攻击。在网络安全中，已经利用了机器学习方法来处理重要问题，例如入侵检测，恶意软件分类和检测，垃圾邮件检测和网络钓鱼检测。因此，有效的自适应方法（例如机器学习技术）可以产生较高的检测率，较低的误报率以及便宜的计算和传输成本。我们的主要目标是检测网络安全性和网络攻击，例如ID，网络钓鱼和XSS，SQL注入。本研究的拟议策略是利用深神网络的结构来进行检测阶段，这应该在攻击的早期阶段说明攻击的存在系统。
进度报告第1页：仪表板
Cloud • Move of HR/Payroll to Cloud – first phase delivered in October 2024 • Move of Social Work/Care System to Cloud – commenced • Delivery of Blue Prism Automation Toolset to Cloud • Delivery of mobile working for Social Care Rostering • Expanded use of HALO systems for call logging within CEC Security • Implementation of EGRESS across Corporate and L&T • Tabletop Exercises with CGI, Digital, CLT and service areas • L&T and Peoples Network Penetration Tests • PSN 2024 • Implementation of Network Access Control • Contract renewal for Metacompliance awareness and phishing simulation platform • BAU Security Enhancements and forums • Significant reduction in vulnerabilities Applications & Data • Enhancement of Debt Management System • Power BI/MS Fabric Business Case and Proposal Agreed • New Edinburgh Guarantee Website • GIS/Mapping Developments • Pest Control Scheduler • Expanded use of M365 Governance •增强的安全景观•创建数字投资组合委员会•审查影子IT
网络安全中人工智能技术的叙述概述
诱饵：在钓鱼游戏中，不同类型的诱饵用于捕捉不同类型的鱼。同样，网络犯罪分子使用各种类型的诱饵（如钓鱼电子邮件或虚假网站）来诱骗用户点击链接或输入敏感信息。 上钩：一旦鱼上钩，鱼钩就被设置好了。同样，一旦用户陷入钓鱼骗局或下载恶意附件，攻击者就会在系统中立足并开始攻击。 收线：一旦鱼上钩，目标就是快速安全地将其收线。在网络安全中，一旦检测到攻击，目标就是遏制攻击并防止进一步损害。 引诱：在钓鱼游戏中，垂钓者可能会使用诱饵来模仿特定类型鱼的运动并将其吸引到诱饵上。同样，攻击者可能会使用社会工程技术来操纵用户泄露敏感信息或下载恶意软件。 广撒网：在钓鱼游戏中，钓鱼者可能会广撒网以增加捕鱼的机会。同样，攻击者可能会使用群发垃圾邮件活动或其他自动化工具来瞄准大量潜在受害者。
跟踪＃：432316684日期：30-12-2024
阿联酋网络安全委员会已经观察到安全研究人员报告说，一场复杂的网络钓鱼活动损害了至少16个Chrome浏览器扩展名，可能使超过60万用户接触到数据盗窃和凭据收获。一项复杂的网络钓鱼活动损害了至少16个Chrome浏览器扩展名，可能会使超过600,000名用户接触到数据盗窃和凭据收获。这次攻击始于2024年12月中旬，通过Chrome网络商店针对扩展开发人员，使威胁参与者可以将恶意代码注入合法的扩展。此代码与命令和控制服务器（C＆C）服务器进行通信，将敏感用户数据剥落，包括Cookie，访问令牌和身份信息。网络安全公司Cyberhaven是最早的受害者之一，其延伸于2024年12月24日。随后的调查显示，一项更广泛的活动影响了多个扩展，包括与AI助手，VPN和生产力工具有关的活动。折衷的扩展：已确认或怀疑已确认以下浏览器扩展名：
NVIDIA AI 企业解决方案概述
AI 工作流是云原生的、预先打包的参考示例，可帮助企业快速构建 AI 解决方案，包括：通过从公司知识库中实时检索信息来生成准确响应的生成式 AI 聊天机器人、智能虚拟助手、用于检测内部威胁的网络安全解决方案、使用生成式 AI 改进鱼叉式网络钓鱼电子邮件检测等。
贸易期刊
网络钓鱼仍然是针对个人和企业的网络犯罪分子最成功的攻击媒介。网络犯罪分子喜欢网络钓鱼。不幸的是，这并不是无害的河岸追求。当犯罪分子进行网络钓鱼时，您就是鱼，诱饵通常包含在诈骗电子邮件或短信中。犯罪分子的目标是说服您点击其诈骗电子邮件或短信中的链接，或泄露敏感信息（例如银行详细信息）。这些消息可能看起来像是真实的，但却是恶意的。一旦点击，您可能会被发送到一个狡猾的网站，该网站可能会将病毒下载到您的计算机上，或窃取您的密码。截至 2021 年 4 月 30 日，已有超过 580 万封电子邮件被报告给可疑电子邮件报告服务 (SERS)。该工具由国家网络安全中心 (NCSC) 和伦敦金融城警察局于去年 4 月推出，允许公众将可疑电子邮件转发给自动系统，该系统会扫描其中的恶意链接。自推出以来，已有超过 43,000 个诈骗网站和 84,000 个恶意网站被删除。
