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SVR 网络操作和漏洞利用的最新进展
优先考虑在补丁和软件更新可用时尽快部署。尽可能启用自动更新。 通过禁用不需要的 Internet 访问服务或限制对受信任网络的访问以及从工作站和开发环境中删除未使用的应用程序和实用程序来减少攻击面。 执行持续的威胁搜寻活动。 确保系统配置正确 - 检查开放端口和过时或未使用的协议，尤其是在面向 Internet 的系统上。 将面向 Internet 的服务隔离在网络非军事区 (DMZ) 中，以减少内部网络的暴露。 尽可能要求并强制执行多因素身份验证。 当允许用户自行注册多因素身份验证机制或在公司网络上注册设备时，要求注册新设备时进行额外的身份挑战。 设备成功注册后通知多个平台上的用户，以帮助识别意外注册。培训并鼓励用户注意和报告意外注册。 为身份验证服务和面向 Internet 的功能启用强大的日志记录。 定期审核具有电子邮件管理权限的基于云的帐户和应用程序是否存在异常活动。 限制令牌访问生命周期并监控令牌重用的证据。 强制最低权限访问并禁用外部管理功能。 对授权设备进行基准测试并对访问不符合基准的网络资源的系统进行额外审查。 尽可能禁止将信息远程下载到未注册的设备。
SVR 网络参与者调整策略以获得初始云访问
随着网络级防御系统改进了对可疑活动的检测，SVR 参与者开始寻找其他在互联网上保持隐蔽的方法。与此参与者相关的 TTP 是使用住宅代理 (T1090.002)。住宅代理通常会使流量看起来来自互联网服务提供商 (ISP) 范围内的 IP 地址，这些地址用于住宅宽带客户，并隐藏真实来源。这会使区分恶意连接和典型用户变得更加困难。这降低了使用 IP 地址作为入侵指标的网络防御的有效性，因此，考虑各种信息源（例如应用程序和基于主机的日志记录）来检测可疑活动非常重要。
俄罗斯对外情报局 (SVR) 在全球范围内利用 JetBrains TeamCity CVE
软件开发人员使用 TeamCity 软件来管理和自动化软件编译、构建、测试和发布。如果受到攻击，对 TeamCity 服务器的访问将使恶意行为者能够访问该软件开发人员的源代码、签名证书，并能够破坏软件编译和部署流程——恶意行为者可以进一步利用这种访问进行供应链操作。尽管 SVR 在 2020 年利用这种访问权限攻击了 SolarWinds 及其客户，但目前发现的受害者数量有限且看似投机取巧，表明 SVR 并未以类似的方式使用 TeamCity CVE 提供的访问权限。然而，据观察，SVR 使用通过利用 TeamCity CVE 获得的初始访问权限来提升其权限、横向移动、部署其他后门，并采取其他措施以确保对受感染网络环境的持续和长期访问。
俄罗斯对外情报局 (SVR) 在全球范围内利用 JetBrains TeamCity CVE
软件开发人员使用 TeamCity 软件来管理和自动化软件编译、构建、测试和发布。如果被入侵，对 TeamCity 服务器的访问将使恶意行为者能够访问该软件开发人员的源代码、签名证书，并能够破坏软件编译和部署流程——恶意行为者可以进一步利用这种访问来开展供应链运营。尽管 SVR 在 2020 年利用这种访问入侵了 SolarWinds 及其客户，但目前发现的受害者数量有限且看似投机取巧，表明 SVR 并未以类似的方式使用 TeamCity CVE 提供的访问权限。然而，据观察，SVR 使用通过利用 TeamCity CVE 获得的初始访问权限来提升其权限、横向移动、部署其他后门，并采取其他措施来确保对受感染网络环境的持续和长期访问。
论文基于改进Sparrow搜索算法的SVR水质预测模型研究
多参数水质趋势预测技术是水环境管理与调控的重要手段之一，本研究提出一种将改进的麻雀搜索算法（ISSA）与支持向量回归机（SVR）相结合的具有更好预测性能的水质预测模型。针对麻雀搜索算法（SSA）种群多样性低、易陷入局部最优的问题，提出ISSA，通过引入Skew-Tent映射来增加初始种群多样性，利用自适应淘汰机制帮助算法跳出局部最优。利用ISSA对SVR模型的惩罚因子C和核函数参数g进行最优值选取，使得模型具有更好的预测精度和泛化性能。通过实际养殖水质数据进行水质预测实验，将ISSA-SVR水质预测模型与BP神经网络、SVR模型及其他混合模型的性能进行了比较。实验结果表明，ISSA-SVR模型的预测精度明显高于其他模型，达到99.2%；均方差（MSE）为0.013，比SVR模型降低了79.37%，比SSA-SVR模型降低了75%；判定系数（R2）为0.98，比SVR模型提高了5.38%，比SSA-SVR模型提高了7.57%，表明ISSA-SVR水质预测模型在水体管理领域具有一定的工程应用价值。
财政政策对阿尔及利亚经济增长的影响：基于 SVR 的实证研究
本研究旨在利用自回归结构向量法（SVAR）分析财政政策对阿尔及利亚经济增长的影响，我们将遵循 Blanchard 和 Perotti（2002）的工作方法。我们只包括三个变量：公共支出 G、税收（直接税 + 间接税）TAX 和 GDP。研究得出结论，公共支出对阿尔及利亚的经济增长有积极影响，但这种影响较小，而且只在短期内产生，然后在中长期内转变为负面影响。这表明，在石油税的强力推动下，普通税收对促进阿尔及利亚经济增长的作用非常有限。当每桶价格出现负面冲击时，其影响会直接转移到公共收入并自动转移到公共支出。
高级持续性威胁简介 APT29 - EuRepoC
美国和英国政府将 ATP29 归咎于俄罗斯对外情报局 (SVR)，该局的“政治情报”和“经济情报”职责甚至比国内和军事情报机构 FSB 和 GRU 的职责更重要。荷兰情报和安全总局 (AIVD) 也将 ATP29 归咎于 SVR，这是基于 2014 年入侵 ATP29 假定总部 (HQ) 的安全摄像头后获得的录像。AIVD 可以识别出几个已知的 SVR 成员进出总部的“黑客室”。 IT 安全行业的消息来源（其中包括 CrowdStrike 在其关于该组织的初步报道中）仅确认了 APT29 是俄罗斯情报机构的一部分，而没有具体说明与特定机构的联系。然而，在随后的几年中，CrowdStrike 和 Mandiant 一直支持将 APT29 确定为 SVR 运营实体的判断。与 Turla 被怀疑与 FSB 有一般联系类似，没有任何特定的 SVR 单位公开与行业名称相关联。这与其他与俄罗斯有联系的行为者建立的更细致入微的组织联系形成了鲜明对比，包括 APT28（GRU 部队 26165）、Sandworm（GRU 部队 74455）和 Gamaredon（FSB 第 16 和第 18 中心）。关于该组织在俄罗斯情报机构中的组织地位的公开信息较少，这可能反映了其相对较高的运营安全级别，这也可能会影响分析储备，从而披露可能危及对该组织行动洞察的细节。来源 [4] , [5] , [6] , [7] , [31] , [32] , [33]
使用先进的机器学习和合奏方法
摘要 - 这项研究采用一系列机器学习模型来预测摩洛哥的原油价格，包括线性回归，随机森林，支持向量回归（SVR），XGBoost，Arima，先知，先知和梯度提升。在其中，SVR以1.414的RMSE证明了最高精度。此外，评估了Arima和先知模型，分别产生2.46和1.41的RMS。合并模型结合了所有单个模型的预测，其RMSE为2.144，表明性能稳健。2024-2027的预测显示，原油价格的趋势上涨，SVR模型预测2027年的MAD 21.91，而整体模型预测14.47 MAD。这些发现强调了集合学习和先进的机器学习技术在产生可靠的经济预测中的有效性，为能源领域的利益相关者提供了宝贵的见解。
使用各种机器学习算法进行定量分析
抽象激光诱导的分解光谱（LIBS）技术用于通过不同的经典机器学习方法对铝样品进行定量分析。Q-Switch nd：基本谐波的YAG激光器1064 nm的YAG激光用于创建LIBS等离子体来预测铝标准合金的成分浓度。在当前的研究中，浓度预测是通过支持向量回归（SVR）的线性方法，多线性回归（MLR），与MLR（称为PCA-MLR）和SVR（称为PCA-SVR）以及非线性载体式Neyurnewer Neturals（Ant kern and kern and kern and kern and kern and kern and kern）（称为PCA-MLR）和SVR（称为PCA-MLR）和SVR（称为PCA-MLR）（称为PCA-MLR）（称为PCA-MLR）（PCA）（PCA）（kern）（称为PCA-MLR）（Ann），KERNER（KERN），KERNER（KERN），KERNER，传统主要组件分析与KSVR（称为PCA – KSVR）和ANN（称为PCA-ANN）的集成。此外，通过PCA算法的各种方法应用了降低，以改善定量分析。结果表明，PCA与KSVR算法模型的组合在预测其他古典机器学习算法之间的大部分元素方面具有最佳效率。关键字：LIBS，经典的机器学习算法，主要组件分析，浓度预测，定量分析。
通过熔池监测进行焊珠几何形状预测的数据驱动方法
在增材制造领域，选择工艺参数以避免过度和不足沉积需要耗费时间和资源的反复试验。鉴于每个部件几何形状的独特特征，迫切需要推进实时过程监控和控制，以确保一致和可靠的部件尺寸精度。这项研究表明，支持向量回归 (SVR) 和卷积神经网络 (CNN) 模型为实时过程控制提供了一种有前途的解决方案，因为这些模型能够高精度地识别复杂的非线性模式。我们设计了一个新颖的实验来比较 SVR 和 CNN 模型的性能，以从单层单珠构造的熔池同轴图像间接检测珠高。研究表明，使用从同轴光学摄像机收集的熔池数据训练的 SVR 和 CNN 模型都可以准确预测珠高，平均绝对百分比误差分别为 3.67% 和 3.68%。 [DOI: 10.1115/1.4062800]