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World File Search System主动威胁
中小企业的综合数据安全和合规框架
中小型企业（SME）越来越依赖云平台来支持关键业务运营，从而使有效的灾难恢复（DR）策略（DR）策略确保了业务连续性。本评论提出了一个针对中小型企业量身定制的强大灾难恢复框架，旨在在系统故障，网络攻击或自然灾害的情况下最大程度地减少停机时间和数据丢失。框架集成了高级云技术，以创建一种具有成本效益的可扩展解决方案，该解决方案与中小企业的资源约束相一致，同时提供企业级的弹性。灾难恢复框架的关键组件包括基于云的数据复制，自动备份解决方案和地理冗余存储，以确保数据连续可用且可恢复。此模型采用实时数据同步和增量备份来最大程度地减少恢复点目标（RPO），从而确保在意外中断期间不会丢失关键数据。此外，该框架利用自动故障转移机制实现较低的恢复时间目标（RTO），使企业可以在中断后快速恢复操作。云编排工具（例如AWS弹性灾难恢复或Azure站点恢复）用于自动化灾难恢复过程，减少手动干预并提高恢复速度。该框架还使用模拟工具来定期测试灾难恢复计划，以识别弱点并优化响应时间。对于中小型企业，成本效益和易于管理至关重要。该框架强调了云资源的付费模型，允许企业随着灾难恢复解决方案的发展而扩展其不产生过度前期成本的增长。通过提供持续的监视和主动威胁检测，该灾难恢复框架可确保中小企业可以在云平台上保持不间断的业务运营，从而增强弹性并减轻与数据损失和系统停机时间相关的财务和运营风险。
利用人工智能进行网络取证分析
1,2 学生，Sastra 大学 摘要：本文彻底研究了人工智能 (AI) 在数字取证中的作用，展示了其应对复杂网络威胁和不断增长的数字数据的潜力。它首先讨论了关键的人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，以及它们在取证调查中的重要性。随着网络威胁变得越来越复杂，网络取证领域也在不断发展。处于这一演变最前沿的是人工智能 (AI)，它正在改变网络取证的运作方式。本文从识别、监控和预防网络威胁的角度研究了人工智能对网络取证的影响。通过使用人工智能驱动的工具，网络取证可以处理更大的数据集、识别模式和检测异常，从而更深入地了解网络事件。网络攻击的频率和复杂性不断增加，这要求开发有效的网络取证调查方法。本研究探讨了机器学习和人工智能 (AI) 在自动威胁分析和分类中的应用，目的是更好地了解它们在网络取证中的作用。取证调查员和网络安全专家通过案例研究、观察和调查提供信息。本研究强调了结合人工智能和机器学习来推进数字取证调查的潜在好处，并提供了有关它们在网络取证中的作用的重要见解。结合这些技术有明显的好处，比如更快的分析方法和更好的威胁检测能力。通过整合人工智能和机器学习可以加速调查，使公司能够快速应对网络威胁并降低总体风险敞口。随着网络安全格局的发展，人工智能和机器学习在该领域的成功整合有望开启主动威胁识别的新时代，从而增强组织保护数字资产的能力。背景：本文彻底研究了人工智能 (AI) 在数字取证中的作用，展示了其应对复杂网络威胁和不断增长的数字数据的潜力。 1 本文首先讨论了关键的人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，以及它们在取证调查中的重要性。随着网络威胁变得越来越复杂，网络取证领域也在不断发展。处于这一演变最前沿的是人工智能 (AI)，它正在改变网络取证的运作方式。本文从识别、监控、
欧洲对非侵入性大脑刺激的重新分类为III类医疗设备：行动呼吁
1。引言最近发出的公告，例如从美利坚合众国或法国发出的，表明空间现在已成为国防战略的明确部分。因此，需要监视关键资产，控制卫星发布等操作的控制以及对潜在或主动威胁的识别，从低地球轨道（LEO）到地球同步地球轨道（GEO）轨道。这些问题不仅与国防有关。对于平民应用也可能特别感兴趣，例如监视专用卫星（电信，观察和科学任务），交通处理，碎屑识别和跟踪。狮子座轨道特别关注越来越多的卫星占据该空间。可以轻松地跟踪轨迹，而雷达成像可以提供卫星的识别，尽管分辨率有限和深入成像[1]。光学成像可以提供互补的高分辨率图像，并评估卫星的身份，状态，动力学以及对其附近的控制。这需要具有快速转向功能的大型光圈望远镜，以跟踪快速移动的目标。自适应光学器件（AO）来补偿大气湍流。美国在此前景中发展了最先进的资产[2] [3]。本文的目的是介绍并讨论使用专用原型获得的结果。我们还展示了在此特定框架中进行图像后处理的创新工作。考虑卫星成像，后处理也是一个关键问题。Onera确实为法国国防机构开发了自适应光学（AO）辅助图像仪的原型。该系统也已被利用以证明LEO卫星到地面光学电信[4]。的确，LEO卫星在地面光学电信方面面临着类似的问题，即在类似目标上对AO进行湍流的跟踪和补偿。AO板凳位于observatoire de la cote d'Azur（OCA）的MEO望远镜上，考虑了Leo卫星成像或光学电信，该性能很大程度上取决于由卫星雪橇率驱动的湍流的快速时间演化。因此，我们已经开发了一个基于GPU-CPU的实时控制器，以减少循环延迟，从而减少时间误差。该控制器还提供了支持局部自动化的实施的灵活性，以此作为快速发展条件的答案。因此，我们利用了在天文学和生物医学成像中所做的最新工作[5] [6] [7] [8]，开发了专用的盲目反向卷积算法。我们首先简要描述AO设置。我们讨论系统要求和AO系统设计权衡。然后，我们讨论了对民用狮子座卫星的后期处理，并提供了当前的结果。
采用自适应光学和边缘化盲反卷积进行低地球轨道卫星成像
1. 引言 最近，美国和法国等国家发布的声明表明，太空现已成为国防战略的明确组成部分。因此，从低地球轨道 (LEO) 到地球同步轨道 (GEO)，都需要监控关键资产、控制卫星发射等操作以及识别潜在或主动威胁。这些问题不仅对国防很重要，还可能对民用应用特别重要，例如监控专用卫星（电信、观测和科学任务）、交通处理、碎片识别和跟踪。低地球轨道尤其令人担忧，因为占据这一空间的卫星数量越来越多。借助雷达探测，可以轻松跟踪轨迹，而雷达成像可以提供卫星识别，尽管分辨率有限且成像深度有限 [1]。光学成像可以提供互补的高分辨率图像，并评估卫星的身份、状态、动态及其附近区域的控制。这需要具有快速转向能力的大口径望远镜来跟踪快速移动的目标。然后需要自适应光学 (AO) 来补偿大气湍流。因此，美国已经开发了这一领域的先进资产 [2][3]。本文的目的是展示和讨论使用专用原型获得的结果。我们还介绍了在这个特定框架下进行图像后处理的创新工作。Onera 确实为法国国防部开发了一种自适应光学 (AO) 辅助低地球轨道卫星成像仪原型。该系统还被用于演示低地球轨道卫星对地光通信 [4]。事实上，低地球轨道卫星空对地光通信在类似目标上面临着类似的问题，即使用自适应光学跟踪和补偿湍流。自适应光学台位于法国蔚蓝海岸天文台 (OCA) 的 MeO 望远镜上。考虑到低地球轨道卫星成像或光通信，其性能在很大程度上取决于卫星旋转速率驱动的湍流的快速时间演变。因此，我们开发了一种基于 GPU-CPU 的实时控制器，以减少循环延迟，从而减少时间误差。该控制器还提供了灵活性，以支持部分自动化的实施，以应对快速变化的情况。考虑到卫星成像，后处理也是一个关键问题。因此，我们利用天文学和生物医学成像领域的最新研究成果开发了专用的盲反卷积算法 [5][6][7][8]。我们首先简要介绍 AO 设置。我们讨论了系统要求和 AO 系统设计权衡。然后，我们讨论了后处理并介绍了在民用 LEO 卫星上获得的当前结果。
现代企业的综合数字取证和风险缓解策略
摘要：当今的企业面临着越来越多的网络安全威胁，需要强大的数字取证和风险缓解策略。本文通过对实体代理（EP）的虚构案例研究（全球身份管理和数据分析公司处理大量客户数据）探讨了这些挑战。鉴于其数据资产的批判性质，EP建立了一个专门的数字取证团队来检测威胁，管理漏洞并应对安全事件。本研究概述了EP的网络安全方法，包括主动威胁预期，法医调查以及遵守GDPR和CCPA等法规。关键威胁，例如社会工程，内部风险，网络钓鱼和勒索软件，以及利用AI和机器学习的缓解策略。通过详细介绍EP的安全框架，本文强调了数字取证，事件响应和企业风险管理方面的最佳实践。调查结果强调了连续监控，政策执行和自适应安全措施的重要性，以保护敏感数据并确保不断发展的威胁景观关键词中的业务连续性：数字取得学，网络安全，降低风险，事件响应，事件响应，威胁管理，威胁管理，企业安全，企业安全1。公司概述实体代理（EP）是一家领先的身份管理公司，提供全球的数据，技术，道德和组织来建立其以客户为中心的业务。该公司成立于2015年，并在华盛顿州西雅图设立了总部。每个基础办公室都维护用于不同目标受众的数据。该公司提供数字解决方案，这些解决方案将客户预算的属性整合到了多个第一党派系统中，并在个人和家庭中纳入第三方人口统计信息，并提供数据以补充组织客户的整体视图。公司还利用人工智能工具和机器学习来研究客户的旅程，客户互动模式，并更新确定的模型以提高准确性和数据完整性。组织使用此数据来构建一个客户旅程平台，该平台可帮助企业用户了解各种客户，并通常要求使用和维护客户属性。该实体代理拥有1500个全职员工，大约100名承包商和顾问，并为20个国家 /地区的100多个客户提供支持。a）基础能力和研究领域实体代理数字解决方案属于三个基础能力之一。
投资者：Kip E. Meintzer 媒体：Gil Messing Check Point 软件技术有限公司 Check Point 软件技术有限公司 +1.650.628.2040
关于 Check Point 软件技术有限公司 Check Point 软件技术有限公司 ( http://www.checkpoint.com ) 是一家领先的人工智能驱动、云交付网络安全平台提供商，为全球 100,000 多家组织提供保护。Check Point 通过其 Infinity 平台，利用无处不在的人工智能来提高网络安全的效率和准确性，其业界领先的捕获率可实现主动威胁预测以及更智能、更快速的响应时间。该综合平台包括云交付技术，包括用于保护工作空间安全的 Check Point Harmony、用于保护云的 Check Point CloudGuard、用于保护网络的 Check Point Quantum 以及用于协作安全运营和服务的 Check Point Infinity Core Services。关于前瞻性声明的法律声明本新闻稿包含《1933 年证券法》第 27A 条和《1934 年证券交易法》第 21E 条所定义的前瞻性声明。前瞻性声明通常与未来事件或我们未来的财务或运营业绩有关。本新闻稿中的前瞻性陈述包括但不限于与我们对产品和解决方案的期望、我们的首席执行官向执行董事长角色的过渡以及相关的继任流程以及我们在 2024 年第一季度参加投资者会议有关的陈述。我们对这些事项的期望和信念可能不会实现，未来的实际结果或事件受风险和不确定性的影响，这些风险和不确定性可能导致实际结果或事件与预测大不相同。这些风险包括我们继续开发平台功能和解决方案的能力；客户对我们现有解决方案和新解决方案的接受和购买；IT 安全市场的持续发展；来自其他产品和服务的竞争；以及一般的市场、政治、经济和商业状况，包括以色列与哈马斯和以色列与真主党之间的战争和敌对行动以及 Covid-19 大流行的影响。本新闻稿中的前瞻性陈述还受其他风险和不确定因素的影响，包括我们提交给美国证券交易委员会的文件中更详细描述的风险和不确定因素，包括我们于 2023 年 4 月 27 日提交给美国证券交易委员会的 20-F 表年度报告。本新闻稿中的前瞻性陈述基于 Check Point 截至本新闻稿之日所掌握的信息，除法律要求外，Check Point 不承担更新任何前瞻性陈述的义务。非 GAAP 财务信息的使用除了根据公认会计原则 (GAAP) 报告财务结果外，Check Point 还使用非 GAAP 指标来衡量营业收入、净收入和每股摊薄收益，这些调整是根据 GAAP 得出的结果，以排除股票薪酬费用、无形资产摊销和收购相关费用以及相关税收影响（如适用）。Check Point 管理层认为，本新闻稿中提供的非 GAAP 财务信息有助于投资者了解和评估 Check Point 的持续核心业务和未来前景。从历史上看，Check Point 还公开展示了这些补充的非 GAAP 财务指标，以帮助投资界“通过管理层的眼光”看待公司，从而增强对其运营业绩的了解。这些非 GAAP 财务信息的呈现并非旨在单独考虑或替代根据 GAAP 编制的结果。本新闻稿中的财务报表包含本新闻稿中讨论的非 GAAP 财务指标与最直接可比的 GAAP 财务指标的对账表。管理层在内部评估和运营业务时同时使用 GAAP 和非 GAAP 信息，因此认为向投资者提供这些信息非常重要。