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网络风险和负债MFA旁路攻击被解释
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人工智能在网络间谍攻击中的作用
1,2 学生，Sastra Deemed 大学 摘要 本研究论文旨在全面研究网络间谍活动，即通过数字手段秘密获取机密信息，已成为现代互联技术时代的一个关键威胁。数据泄露的目的仅仅是通过泄露受害者的私人信息来损害受害者的声誉。人工智能在网络安全数据保护中起着至关重要的作用。它有可能增强我们的网络防御。但是，像所有其他强大的工具一样，人工智能也可能是一把双刃剑。它是加强我们安全的关键，同时也释放了一种新的网络威胁。在这个现代时代，人工智能的使用针对的是国家的战略、经济、政治和国家利益。因此，本文的作者主要分析了对敏感在线数据库的网络威胁、各国在数字安全和隐私受到侵犯时保护其公民的法律义务、印度监管框架的有效性、可以实施的遏制这些威胁的省级措施以及国际谴责对遏制此类威胁的影响。关键词：网络间谍、人工智能、网络威胁、双刃剑、竞争优势。背景：网络间谍是一种隐蔽活动，旨在从个人、组织、利益相关者或政府那里获取敏感信息，如今，随着其向数字世界的扩展，网络间谍已成为全球主要威胁。传统上，间谍相关活动始于手动黑客技术，例如利用软件漏洞、社会工程或复杂的网络入侵。随着人工智能 (AI) 的出现和发展，它慢慢改变了网络间谍活动的格局，带来了新的机遇和风险。1 人工智能与网络安全的整合和结合为更先进的技术开展间谍活动打开了新的大门，同时也提高了各种防御机制的能力。人工智能在自动化任务方面具有无与伦比的优势，这些任务在某个时间点被认为是繁琐或繁重的，例如扫描和分析大量数据集以及识别各种威胁漏洞等活动。先进的机器学习算法现在能够检测网络行为中的模式，这些模式可能表明存在可利用的弱点或有价值的
人工智能驱动的供应链攻击
OLADOYIN AKINSULI 人工智能和网络安全策略师，萨里大学，英国吉尔福德 摘要- 供应链攻击在网络安全中发展成为一个强大的主题和攻击，它使用复杂的人工智能策略来渗透和颠覆有保障的供应商和软件开发商。这些复杂的攻击利用供应链中现有的信任，通过看似正常的软件更新、固件或服务来传播恶意软件，这意味着人工智能的集成提高了这些攻击的准确性和隐蔽性，并提高了目标获取、恶意软件适应性和软件产品中机器学习模型的操纵。本研究的研究目标有三点：确定人工智能如何加剧供应链风险，这涉及了解最近众所周知的安全漏洞的特征；提出可以保护组织网络的缓解措施。通过使用案例研究以及案例研究和数据分析等分析工具，该研究表明提高安全性和确保实时安全性对于防范人工智能威胁至关重要。先进且影响深远的洞察表明，人工智能在供应链攻击中的持续发展，不仅提升了攻击速度，还加速了攻击过程，而传统防御对此束手无策。研究结果表明，零信任态势、行为分析和安全的软件物料清单 (SBOM) 是可行的，有助于加强供应链。就对未来研究的影响而言，它为以前的研究增加了对供应链攻击中使用人工智能所带来的新挑战的考虑，这是构建安全网络空间保护架构的一个关键研究领域，对于在日益互联的世界中保护关键组织和敏感信息的完整性至关重要。
侧信道攻击对后量子密码学的影响：利用 Rowhammer 漏洞影响 FrodoKEM 密钥生成
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公共算法替代攻击：颠覆哈希和验证
在算法替代攻击的领域（ASA）中，我们朝着新的方向启动工作，即考虑对公共算法的这种攻击，这意味着不包含秘密的材料。示例是哈希函数，以及签名方案和非相互作用参数的验证算法。在我们所谓的PA-SA（公共载体替代攻击）中，大兄弟对手用颠覆算法代替了公共算法F，同时保留了后者的后门。我们认为，大兄弟的目标是使PA-SA成为三倍：它希望实用程序（它可以打破f-使用方案或应用程序），无法检测到（局外人无法检测到替代）和排他性（除了大兄弟以外的其他人都无法利用替代）。我们从F是任意的一般环境开始，对三个目标给出了强有力的定义，然后是我们证明遇到的PA-SA的构造。我们将其作为应用程序的应用程序，对哈希功能，签名验证和非交互性参数的验证，展示了新的有效方法来颠覆这些论点。作为前两个的进一步申请，我们在X.509 TLS证书上给出了PA-SA。尽管ASA传统上仅限于渗透秘密钥匙，但我们的工作表明，在没有截止钥匙的关键的情况下，它们在颠覆了公共功能方面是可能有效的。我们的建筑有助于防御者和开发人员通过说明如何建立攻击来确定潜在的攻击。
预防和管理偏头痛攻击的实用补品：叙事评论
尽管偏头痛的主要原因尚不清楚，但炎症被认为是重要的风险因素之一。使得炎性细胞因子的分泌，例如肿瘤坏死因子-α（TNFα），将通过增加细胞渗透性和相互作用而导致神经炎症和偏头痛发作（11，12）。此外，其他炎症细胞因子（如粘附分子）会导致血管功能障碍并因此神经性疼痛（13）。证据还表明，偏头痛攻击的阶段与降钙素基因相关肽（CGRP），线粒体疾病，单胺能途径，镁缺乏症和较高血清谷氨酸水平（13，14）之间的直接关联。此外，基于人类和实验研究，环氧酶-2（COX-2）和诱导一氧化氮合酶（INOS）有助于保持炎症和神经源性疼痛。此外，高脑结晶质结膜血症还参与偏头痛的病因（15）。
物理学：通过一致性推理为自主系统的物理攻击
由深神经网络（DNN）赋予的自动驾驶汽车（AV）为我们的社会带来了变革性的变化。但是，他们通常容易受到对抗攻击的影响，尤其是在物理上可实现的扰动，这些扰动可能会误导感知并引起灾难性的结果。尽管现有的防御能够表现出成功，但仍需要提高鲁棒性，同时保持效率以实现实时系统操作。为了应对这些挑战，我们介绍了物理素，这是一种构成的解决方案，利用多方面的推理来进行误解检测和校正。此防御构建在物理特征上，包括静态和动态对象属性及其相互关系。为了有效地整合了这些不同的来源，我们基于条件随机字段开发了一个系统，该系统将对象和关系建模为空间 - 时空图，以在感知到的场景上进行整体推理。为了确保防御不会违反实时网络控制循环的时序要求，我们介绍了工作负载的运行时间特征，以并行化和管道执行量实现。通过模拟数据集和现实世界驾驶测试，可以在实验上验证物理的功效。它还证明了针对自适应攻击的弹性，以及将基本原则应用于视力超出视觉方式的其他方式的潜力。
水印，可转移的攻击和对抗防御
一个非拟合组织计划开放分类器F，但希望通过将水印直接嵌入模型中来检测其使用。爱丽丝的任务是创建此水印。鲍勃的目的是使F在对手方面稳健，即确保很难找到看起来不奇怪但会导致F犯错误的查询。两个面临挑战：爱丽丝努力创建无法消除的水印，而鲍勃的防御措施变得越来越复杂。他们发现自己的项目已连接。爱丽丝的想法是在F中种植一个后门[1，2]，使她能够用隐藏的扳机来制作查询，该扳机激活后门，导致F错误分类，从而检测到F的使用。鲍勃的方法涉及平滑F以增强鲁棒性，这无意中消除了此类后门[2]。他们意识到自己的挑战是同一枚硬币的两个方面：一项任务的不可能可以保证另一个任务的成功。
网络攻击对供应链的威胁
Sylwia Konecka 1 , Zbigniew Bentyn 2 摘要：目的：本研究旨在调查如何识别和评估供应链中的网络威胁，特别关注评估威胁图作为此目的工具的效用。设计/方法/方法：本研究定义和分类各种类型的网络攻击，并提供现实世界供应链中断的例子。使用 Web of Science (WoS) 数据库进行了文献计量分析，重点关注过去五年的开放获取材料。搜索包括术语“供应链”、“威胁”、“网络”和“网络攻击”。此外，还审查了来自 Statista 的二手数据，并利用 Check Point 的 ThreatMap 进行了一项试点研究。结果：研究表明，网络攻击对供应链构成了重大威胁，但管理和经济学领域对这一主题的研究有限。研究结果强调了在了解哪些国家和行业最容易受到攻击以及攻击类型的频率方面存在差距。分析还发现威胁地图数据存在差异，表明这些工具可能无法提供实际攻击事件的全面视图。实际意义：这项研究强调了开发实时数据工具来跟踪网络威胁的重要性。它还表明，医疗保健和政府部门特别容易受到网络攻击，未来的研究应该研究人工智能在增强供应链安全方面的作用。原创性/价值：这项研究发现了现有供应链网络威胁研究中的差距，特别是受影响最严重的行业和国家。它还深入了解了威胁地图的局限性以及需要结合管理、经济学和计算机科学的跨学科方法，以确保供应链的弹性。关键词：供应链、网络威胁、网络攻击、漏洞、威胁地图、工业 5.0、数字化、文献计量分析。JEL 分类：M15、L20、O33。论文类型：研究文章。致谢：本出版物由波兹南经济大学“供应链管理中的创新和现代信息技术”项目资助。
AAG：对抗攻击发生器，用于评估机器学习模型针对对抗性攻击的鲁棒性
摘要 - 随着机器学习模型持续集成到关键基础架构中，这些系统针对对抗性攻击的弹性对于所有领域都很重要。本文针对使用Ci-CflowMeter Parser的网络数据集引入了针对网络数据集的对抗性攻击生成器框架。我们对包括FGSMA，JSMA，PGD，C＆W等各种突出的对抗攻击进行了全面评估，以评估其在OCCP数据集中的效果。对对抗发电机进行了精心评估，证明了模型性能的重大影响以检测潜在的扰动。结果展示了不同类型的对抗攻击的影响，这有助于未来的防御策略的批判性进步，以保护工业控制系统。索引术语 - 对话攻击，白色框，黑框，eva-sion