有关本指南的书面建议可通过 NRC 公共网站提交,网址为 https://nrcweb.nrc.gov/reading-rm/doc-collections/reg-guides/,位于“监管指南”中的“文献集”下,网址为 https://nrcweb.nrc.gov/reading-rm/doc-collections/reg-guides/contactus.html,并将在“监管指南”系列的未来更新和增强中予以考虑。在制定新指南的过程中,建议应在评论期内提交,以供立即审议。在评论期之外收到的建议将在切实可行的情况下予以考虑,或可能在未来更新中予以考虑。本 RG、RG 的先前版本和其他最近发布的指南的电子版也可通过 NRC 公共网站(NRC 图书馆,网址为 https://nrcweb.nrc.gov/reading-rm/doc-collections/reg-guides/,文件集下的监管指南)获取。本 RG 也可通过 NRC 的机构范围文件访问和管理系统 (ADAMS)(网址为 http://www.nrc.gov/reading- rm/adams.html,ADAMS 接入号 (No.))获取。ML22258A204。监管分析可在 ADAMS 的接入号下找到。ML21130A636。可以在 ADAMS 的接入号下找到相关指南草案 DG-5061,修订版 1。ML21095A329。可以在 ADAMS 接入号下找到工作人员对 DG-5061 的公众评论的回复。ML22258A200。
S.No. 描述页编号 前言VII列表viii表x1。 Chapter 1: Introduction 1 1.1 Understanding Digital Hygiene 1 1.2 The Need for Digital Hygiene in the Education Sector 2 1.3 Some Other Related Terms 3 1.3.1 Cyberspace 3 1.3.2 Surface Web 3 1.3.3 Deep Web 3 1.3.4 Dark Web 3 1.3.5 Digital Footprints 4 1.3.6 Digital Inheritance 4 1.3.7 Wire Frauds 4 1.3.8 Cybercrime 4 1.3.9 Data Breach 5 1.3.10 Data Recovery 5 1.3.11 Cyber security 5 1.3.12信息安全5 1.3.13零信托安全6 1.3.14数字取证6 1.4人们为什么会成为网络犯罪的受害者? 6 1.5人们为什么要进行网络犯罪? 7 1.6网络犯罪的威胁格局7 1.7了解攻击媒介8 1.7.1社会工程8 1.7.2恶意软件8 1.7.3高级持久威胁(APTS)9 1.8网络安全的基础知识9 1.9 1.9谨慎谨慎,遵循互联网Ethics 10 2。。S.No.描述页编号前言VII列表viii表x1。Chapter 1: Introduction 1 1.1 Understanding Digital Hygiene 1 1.2 The Need for Digital Hygiene in the Education Sector 2 1.3 Some Other Related Terms 3 1.3.1 Cyberspace 3 1.3.2 Surface Web 3 1.3.3 Deep Web 3 1.3.4 Dark Web 3 1.3.5 Digital Footprints 4 1.3.6 Digital Inheritance 4 1.3.7 Wire Frauds 4 1.3.8 Cybercrime 4 1.3.9 Data Breach 5 1.3.10 Data Recovery 5 1.3.11 Cyber security 5 1.3.12信息安全5 1.3.13零信托安全6 1.3.14数字取证6 1.4人们为什么会成为网络犯罪的受害者?6 1.5人们为什么要进行网络犯罪?7 1.6网络犯罪的威胁格局7 1.7了解攻击媒介8 1.7.1社会工程8 1.7.2恶意软件8 1.7.3高级持久威胁(APTS)9 1.8网络安全的基础知识9 1.9 1.9谨慎谨慎,遵循互联网Ethics 10 2。第2章:恶意软件及其类型12 2.1理解恶意软件12 2.2恶意软件类型13 2.2.1病毒13 2.2.2蠕虫13 2.2.3 Trojan 13 2.2.4后门13 2.2.5 rootkits 13 2.2.6 bot and botnets 14 2.2.2.2.2.2.2.2.2.2
AI技术的快速进步,尤其是与机器学习(ML)和深度学习(DL)相关的技术的快速进步,已大大扩大了自动化系统攻击和防御能力的范围。ml是指可以在不明确编程的情况下从数据中学习的算法,而DL通过利用复杂的人工神经网络来基于ML构建ML,以从数据中的复杂模式中学习。但是,这一进度呈现了一把双刃剑。一方面,AI增强了网络安全度量,从而能够开发出强大的预测安全系统。另一方面,它具有同等授权的网络对手,他们利用这些技术来开发可超越传统安全措施,适应新环境并以惊人效率逃避检测的恶意软件。
作者:M Dunn Cavelty · 2022 · 被引用 6 次 — 在政治竞争的背景下,网络行动缺乏作为获得持久政治或军事优势的独立工具的战略效用。在...
最近,数字技术教育(在线学习)资源的令人震惊的增长及其广泛接受导致尼日利亚网络犯罪的增加。在尼日利亚,数字技术教育辅助网络犯罪是在每日基础上以各种形式进行的,例如欺诈性邮件,窃,身份盗窃,黑客,垃圾邮件等。该论文能够讨论并详细讨论网络犯罪和数字技术教育,用于国家发展的数字技术,各种类型的网络犯罪,网络犯罪的原因以及不同的方式打击网络犯罪的方式。因此,该论文建议,除其他外,学校当局以及网络安全意识和培训都可以使学习者意识到在学校和学院中的网络犯罪或网络攻击的危险,以实现成功的教学和学习,以实现对有效国民发展的网络犯罪影响,以最大程度地减少Niger在Niger中的影响。关键字:数字技术,教育,网络犯罪,尼日利亚,国家发展。简介
