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tdxDown：单步进和指令计算针对英特尔TDX
可信赖的执行环境是解决云计算引入的数据隐私和信任问题的有前途解决方案。因此，所有主要的CPU供应商集成了信任的执行环境（TEE）。对TEE安全性的最大威胁是侧向通道攻击，其中单步攻击是最强大的攻击。由Tee At-At-At-At-At-At-Topping攻击启用，攻击者可以一次执行Tee One指令，从而实现大量基于受控的基于渠道的安全性问题。Intel最近推出了其第二代T恤的Intel TDX，该Tex保护了整个虚拟Ma-hises（VM）。为了最大程度地减少攻击表面到侧通道，TDX具有专用的单步攻击对策。在本文中，我们系统地分析了Intel TDX的单步量，并首次显示内置检测启发式启发式以及预防机制，都可以绕开。通过欺骗用作检测启发式的一部分的经过的处理时间，我们可以可靠地单步TDX保护VM。此外，我们的研究揭示了单步骤的对策中的设计缺陷，该设计缺陷将预防机制转化为自身：预防机制中的固有侧道通道泄漏了TDX保护的VM执行的指令数量，从而实现了我们将新颖的攻击我们称为StumbleSteppping。两种攻击，单步脚和绊脚石，都可以在最新的Intel TDX启用Xeon可伸缩CPU上工作。最后，我们建议对TDX的变更，以减轻我们的攻击。使用绊脚石，我们展示了一种针对WolfSSL的ECDSA实施的新型端到端，从而利用了基于截短的非CEN算法中的控制侧侧通道。我们提供了一项系统的非CEN截断性信息研究，揭示了OpenSSL中的类似泄漏，我们通过单稳定的原始原始性来利用这些泄漏。
用于检测网络攻击的人工智能蜜罐系统
目标：利用机器学习分析攻击日志，实时检测网络威胁，提高准确性和响应速度。假设：我们假设，通过在硬投票分类器中集成使用随机森林和XGBoost的组合机器学习方法，将蜜罐系统集成到系统中，我们期望能够增强其检测能力。这种人工智能驱动的蜜罐将通过动态分析网络流量并识别异常模式，更准确地检测新型复杂的网络攻击。与传统蜜罐系统相比，该系统将显著减少误报和漏报，同时更有效地适应不断变化的实时威胁。
常规预防...
表1 Berotralstat（Orladeyo®）和Lanadelumab（Takhzyro®）的许可剂量，用于常规预防12岁及12岁以上的患者重量≥40千克的患者的复发性攻击........................................................................................................................年龄≥40kg ................... 2表2表2 reiimbursement代码和在高含水层和lanadelmabab的表现上都可以使用。 .........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
袭击乌克兰能源基础设施：对平民造成伤害
• 联合国乌克兰问题独立国际调查委员会得出结论，2022-2023 年对电力基础设施的袭击是广泛、系统和不成比例的，构成对平民造成过度附带伤害的战争罪，并可能构成危害人类罪。 13 • 2024 年 6 月 24 日，国际刑事法院 (ICC) 针对俄罗斯高级官员发出了逮捕令 14，15 指控他们犯有战争罪 16 和危害人类罪 17，与 2022-2023 年对发电厂和变电站的袭击有关。预审分庭指出，“分庭将始终考虑上述行动对平民安全的影响，包括最脆弱的人群，如 [老年人]、妇女和儿童。”分庭进一步指出，“与逮捕令中所述类似、构成违反国际人道主义法的行为似乎仍在继续”。 18
血管紧张素受体阻滞剂攻击装甲和冷肿瘤并增强免疫检查点阻断
摘要 背景 免疫检查点阻断（ICB）取得了令人瞩目的成就，但新发现的装甲肿瘤和冷性肿瘤无法对ICB疗法作出反应。伴随药物的高患病率对免疫治疗反应有很大影响，但对装甲肿瘤和冷性肿瘤治疗结果的临床影响仍不清楚。 方法 本研究利用大规模转录组学数据集，研究血管紧张素受体阻滞剂（ARB）的靶点血管紧张素Ⅱ受体1（AGTR1）的表达和潜在生物学功能。接下来，通过一系列体外和体内试验确定ARB在肿瘤细胞和肿瘤微环境细胞中的作用。此外，通过多中心队列和荟萃分析评估了ARB对ICB治疗的临床影响。 结果 AGTR1在装甲肿瘤和冷性肿瘤中过表达，并且与ICB治疗反应不佳有关。 AGTR1 抑制剂 ARB 仅抑制 AGTR1 高表达的肿瘤细胞的侵袭性，而此类肿瘤细胞只占很小的比例。进一步分析发现，AGTR1 在癌症相关成纤维细胞 (CAF) 中始终高表达，ARB 通过抑制 RhoA-YAP 轴抑制 CAF 中的 I 型胶原表达。此外，ARB 还可以在体内将装甲和冷肿瘤的表型显著逆转为软和热肿瘤，从而提高对 ICB 治疗的反应性。此外，我们的内部队列和荟萃分析进一步支持了 ARB 可以显著增强 ICB 疗效的观点。结论总体而言，我们将 AGTR1 确定为装甲和冷肿瘤的新靶点，并证明了 ICB 与 ARB 联合使用可提高治疗效果。这些发现可以为如何治疗难治性装甲和冷肿瘤患者提供新的临床见解。
开源与开放目标：开源软件供应链攻击综合分析
收到日期：2024 年 7 月 7 日 修订日期：2024 年 8 月 4 日 接受日期：2024 年 8 月 21 日 发布日期：2024 年 8 月 31 日 摘要 - 软件供应链攻击对全球组织构成重大威胁。开源软件使威胁行为者能够进一步扩大影响，并为使用开源软件 (OSS) 的组织带来独特的挑战。与针对组织的有针对性的攻击不同，基于 OSS 的供应链攻击具有连锁影响。本文对 2010 年至 2022 年基于 OSS 的软件供应链攻击进行了全面分析。对公共领域可用的数据集进行了实证分析。高级聚类分析用于识别攻击向量、代码库类型和分发向量中的不同模式。该研究强调了基于 OSS 的供应链攻击的多种方法和目标。分析结果旨在使安全专业人员能够深入了解趋势。在尝试加强对软件供应链攻击的防御时，它们将有助于确定重点领域。本文还深入探讨了可供组织衡量其针对供应链攻击的防御成熟度的框架，并介绍了可行的缓解策略，以加强对此类攻击的防御。
基于签名的实时检测和预防云环境中的 DDOS 攻击
由于分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击日益猖獗，云环境中的安全问题变得至关重要。这种攻击会严重破坏服务并造成重大的财务和数据损失。由于缺乏预定义的检测签名，传统的安全机制（如入侵检测系统 (IDS) 和防火墙）通常难以检测和缓解不断演变的新威胁。本文提出了一种专门针对云环境的实时签名检测机制。所提出的系统可以实时生成签名，从而能够识别和预防新出现的 DDoS 攻击。通过大量的实验评估验证了该解决方案的有效性，证明了其能够减少攻击影响并增强云安全性。
基于SDN的DDOS攻击对智能家居的检测和缓解
采用物联网（IoT）在各个领域都激增，冰箱和洗衣机等日常物品现在配备了传感器并连接到Internet。不可否认，此类设备的安全性并非主要是为Internet连接而设计的，它至关重要，但在很大程度上被忽略了。在本文中，我们为实时DDOS攻击检测和缓解SDN的智能家居网络中的实时DDOS攻击检测和缓解。我们在常规操作和DDOS攻击期间捕获网络流量。此捕获的流量用于训练多个机器学习（ML）模型，包括支持向量机（SVM），逻辑回归，决策树和K-最近的邻居（KNN）算法。这些训练有素的模型被执行为SDN控制器应用程序，随后用于实时攻击检测。当我们利用ML技术来保护IoT设备时，我们建议使用SNORT（一种基于签名的检测技术）来保护SDN控制器本身。现实世界实验表明，在攻击后不久，SDN控制器没有鼻涕，导致数据包丢失100％。此外，我们表明ML算法可以有效地将流量分类为良性和攻击流量，而决策树算法的表现优于其他人的精度为99％。
伊朗的网络参与者启用勒索软件攻击美国组织
联邦调查局（FBI），网络安全和基础设施安全局（CISA）和国防部网络犯罪中心（DC3）正在发布这项联合网络安全咨询（CSA），以警告网络捍卫者，截至2024年8月2024年，伊朗基于伊朗的网络参与者将继续进行美国国际组织。这包括美国多个部门的组织（包括教育，金融，医疗保健和国防部以及地方政府实体）和其他国家（包括以色列，阿塞拜疆和阿拉伯联合酋长国）。联邦调查局评估了针对美国组织的这些威胁行为者的很大一部分，旨在获得和开发网络访问权限，然后与勒索软件会员参与者合作以部署勒索软件。联邦调查局进一步评估了这些基于伊朗的网络参与者与伊朗政府（GOI）相关联，并且与勒索软件活动分离，以支持GOI的计算机网络剥削活动（例如，侵犯了侵犯以色列和埃塞尔贝伊扬）的敏感技术数据的盗窃案）。
评论文章 - 机器学习中的对抗攻击
由于对抗性攻击，诸如机器学习之类的流派存在着相当大的威胁，其中包括故意用会改变决策区域的数据为系统提供。这些攻击致力于以模型在分类或预测中是错误的方式向机器学习模型展示不同的数据。研究领域仍然相对年轻，必须发展强大的科学研究身体，以消除当前知识的差距。本文根据Scopus数据库中发表的高度引用的文章和会议提供了对抗性攻击和防御措施的文献综述。通过对128个系统文章的分类和评估：80篇原始论文和48篇评论论文，直到2024年5月15日，本研究对不同领域的文献进行了分类和审查，例如图形神经网络，Iot系统的深度学习模型等。该评论对确定的指标，引文分析和这些研究的贡献提出了发现，同时暗示了该地区对对抗性鲁棒性和保护机制的进一步研究和发展。这项工作的确定目标是介绍对抗性攻击和防御的基本背景，并需要维持机器学习平台的适应性。在这种情况下，目标是为在各个行业的AI应用中建立高效和可持续的保护机制做出贡献