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World File Search System信息攻击
基于统计和人工智能的联网汽车虚假信息网络攻击检测模型的有效性
由于联网汽车与其他联网汽车和联网基础设施具有外部连接性，因此很容易受到网络攻击，这些攻击可能会立即危及车辆本身以及其他联网汽车和道路基础设施的安全。虚假信息攻击就是这样一种网络攻击，外部攻击者向联网汽车注入不准确的信息，最终可能通过危及前方碰撞警告等安全关键应用而造成灾难性后果。此类攻击事件的发生和目标可能非常动态，使得实时和近实时检测具有挑战性。变化点模型可用于实时检测由虚假信息攻击引起的异常。在本文中，我们评估了三种基于变化点的统计模型：期望最大化、累积求和和贝叶斯在线变化点算法，用于检测 CV 数据中的网络攻击。此外，数据驱动的人工智能 (AI) 模型可用于检测数据集中已知和未知的潜在模式，具有检测 CV 数据中实时异常的潜力。我们使用了六种人工智能模型来检测虚假信息攻击，并将检测攻击的性能与我们开发的变更点模型进行了比较。我们的研究表明，与人工智能模型相比，变更点模型在实时虚假信息攻击检测方面表现更好。变更点模型具有无需训练的优势，可以成为联网汽车中检测虚假信息攻击的人工智能模型的可行且计算效率高的替代方案。
协调混乱 - 威廉与玛丽
协同混乱：同步的网络战和虚假信息攻击 未来，对手将对美国进行复杂的攻击，将网络攻击与虚假信息行动同步进行，制造政治危机。网络攻击引发危机，而定制的虚假信息则操纵公众反应。协同攻击加剧了国内分裂，鼓励了冲突和暴力，削弱了政府的行动能力，从而危及美国应对危机的能力。美国国家安全界通常将网络战和虚假信息视为独立的威胁，这使其容易受到协同的网络虚假信息攻击。这种不可预测的威胁需要各级政府的协调应对。为了了解这一威胁，美国政府应该举行一系列跨部门、联邦和地方的桌面演习和军事演习，以便相关参与者可以开始为这种复杂的攻击形式做准备。
法国国防工业部门面临风险......
动作。» 1 在本研究中，乌尔里希·贝克 (Ullrich Beck) 的话值得我们充分关注。如今，新风险本质上是信息性风险或认知性风险，通过对公司声誉的损害而显现出来。对公司社会责任及其媒体报道的质疑似乎揭示了通过拦截信息或虚假信息进行的信息攻击。经济领域通信技术的普及有利于有意传播信息，无论是真、假还是错误。这种知识传播的目的是故意损害公司的声誉，以质疑其在客户或合作伙伴中的可信度。这可以来自公司的客户、商业中介、竞争对手或游说团体。假新闻，这个近年兴起的概念，就是通过内容进行攻击的完美诠释。
2022 年 SSCI 证词 - 参议院情报委员会
相邻威胁。这里值得一提的是另外三种与网络安全有关的威胁。首先，在安全的幌子下，一些国家有正式或非正式的代码审查要求、提供加密或其他安全相关数据的要求、强制技术转让要求和/或过度的“合法访问”要求。这些威胁是一种强制脆弱性形式，在法治薄弱或不存在法治的国家最为严重。中华人民共和国在这些领域处于领先地位，但其他国家也在效仿。其次，内部威胁攻击可能本质上是类似的，但通过网络手段得到帮助或加剧。第三，错误信息和虚假信息攻击可能针对行业或品牌，并对其业务前景产生负面影响。除了网络领域，对国家安全有影响的行业威胁还包括强制合资企业以及对旅行者或外国员工的人身威胁。
cnd考试蓝图v4.0
▪解释与网络安全攻击有关的基本术语▪描述了网络级攻击技术的各种示例■描述主机级攻击技术的各种示例▪描述了应用级攻击技术的各种示例▪描述了各种社交工程攻击技术的各种示例▪描述了各种示例示例的示例，描述了各种信息攻击技术的移动设备攻击技术的各种示例，移动设备的各种示例概述了移动设备的各种示例。 cloud-specific attack techniques ▪ Describe the various examples of wireless network-specific attack techniques ▪ Describe the various examples of Supply Chain Attack techniques ▪ Describe Attacker's Hacking Methodologies and Frameworks ▪ Understand fundamental goal, benefits, and challenges in network defense ▪ Explain Continual/Adaptive security strategy Explain defense-in-depth security strategy
特朗普政府下的人权与虚假信息：不可剥夺权利委员会
唐纳德·J·特朗普的上一届政府破坏了向公众传递准确、真实信息的责任规范。无论是关于琐事还是当今的重大问题，“特朗普主义”在全球引发了破坏性的错误信息和虚假信息的洪流。这种对谎言和歪曲的倾向并没有放过美国的人权政策。政府决定成立不可剥夺权利委员会 (COUR)，这代表着其颠覆国际人权规范的运动达到了高潮。在介绍了与错误信息和虚假信息有关的关键概念之后，本文回顾了 COUR 的成立及其最终报告的内容。除其他事项外，COUR 报告优先考虑“不可剥夺权利”，而忽略了旨在保护弱势群体的其他“较小”或“较新”的权利。结合这种层级框架，该报告旨在冻结 1948 年的人权实质，并援引国家主权作为合法盾牌，以抵御国际社会对国内人权状况的审查。在建立这一背景的基础上，本文探讨了 COUR 对民主国家共享的共同政治知识的虚假信息攻击如何破坏共同价值观，同时赋予独裁和非自由主义行为者权力。更具破坏性的是，本节还展示了政府如何通过其后续行动加剧了这种虚假信息裂痕
使用Chatgpt
深度学习模型的出现彻底改变了人工智能的领域，这是克里兹赫夫斯基等人2012年的胜利。在Imagenet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）中的模型[1] [2]。这一突破标志着深度学习在图像和语音识别以及自然语言处理等领域的主导地位。大型语言模型（LLMS）的发展，例如Chatgpt [3]，代表了自然语言处理的显着进步，到2023年，Chatgpt实现了超过1亿个全球用户群。在网络安全的动态场中，不断寻求创新的方法来增强网络防御。llms之类的Chatgpt在各种网络安全领域中发挥了作用，包括安全操作中心（SOC）和教育计划。socs在监视和应对网络事件中起着至关重要的作用，通过整合ChatGPT [4]，可以增强能力。同样，网络安全教育领域也从Chatgpt [5]促进的互动学习经验中得到了好处。但是，网络攻击中LLM的潜在滥用是人们日益关注的领域。LLM（例如ChatGpt）产生令人信服的句子，图像和程序源代码的能力为它们在信息攻击中的概述提供了途径，例如信息收集[6]，网络钓鱼[7]和恶意软件创建[8]。在对称键密码学领域中，LLM在生成密码AES，CHAM [9]和ASCON [10]的程序源代码方面表现出了希望。差异性隐式分析[11]和线性隐性分析[12]在分析对称键块密码方面一直是关键的。最近的研究利用了混合整数线性编程（MILP）和满足能力问题（SAT）来增强这些分析[13] [14] [15] [16] [17] [17] [18]。由于使用MILP或SAT的方法不仅需要密码分析的知识，而且还需要高度编程技能，因此初学者有障碍可以克服。从讨论的观点来看，很明显，Chatgpt-4有可能大大降低密码分析领域的初学者的障碍。通过简化学习曲线，
系统评价和荟萃分析
背景：错误信息的普遍性对每日生命构成了重大威胁，因此需要部署有效的补救方法。一种有前途的策略是心理接种，可以预先免疫个人免受错误信息攻击。然而，在心理接种有效地增强了区分错误信息和真实信息的能力的程度上仍然存在不确定性。目的：为了减少对数字健康的错误信息的潜在风险，本研究旨在检查心理接种在反对错误信息方面的有效性，重点关注多个因素，包括错误信息性信誉评估，真实信息信誉评估，可信度识别，识别识别，错误信息，误导性信息，分享意图，真实信息分享意图和共享意图，并分享分享和共享。方法：遵循用于系统评价和荟萃分析（PRISMA）指南的首选报告项目，我们通过搜索4个数据库（Web of Science，APA Psycinfo，ProQuest和PubMed）进行了基于接种理论和结果汇总的误解的经验研究，进行了荟萃分析。主持人分析用于检查干预策略，干预类型，主题，测量时间，团队和干预设计的差异。然而，心理接种不会显着影响错误信息共享意图（d = –0.35，95％CI –0.79至0.09； p = .12）。关于健康错误的信息，心理接种有效地降低了错误信息的信誉评估和错误信息共享意图。结果：基于42项具有42,530名受试者的独立研究，我们发现心理接种有效地降低了错误信息性信誉评估（D = –0.36，95％CI –0.50至–0.23; p <.001）; p <.001）并改善了实际信息可信度评估（D = 0.20，95％CI 0.06-0.06--0.33; P = 005; P = d; p = d; p = p = d; p = p = d; p = P = d = d = d = d; = 0.09，95％CI 0.03-0.16;此外，我们发现心理接种有效增强了可信度的识别（d = 0.20，95％CI 0.13-0.28; p <.001）和共享识别（d = 0.18，95％CI 0.12-0.24; p <.001）。主持人分析的结果表明，基于内容的被动接种在提高信誉和共享意图方面更有效。气候变化的主题表明对实际信息信誉有更强的影响。比较干预类型表明，验证前干预措施对于误导性可信度评估更有效，而仅后干预措施则更好地识别可信度。结论：这项研究表明，心理接种增强了个人从错误信息中辨别实际信息并共享真实信息的能力。结合心理接种以培养知情的公众对于在信息扩散时代的社会弹性造成的误解威胁至关重要。作为一种可扩展且具有成本效益的干预策略，机构可以应用心理接种来减轻潜在的错误信息危机。
外国信息 - 操纵与干扰 - 大 - ...
外国信息操纵和干扰（FIMI）是误解，虚假信息，失败和其他扭曲的伞。fimi在过去的几十年中已经成长为全球威胁，渗透到许多公众的话语和通讯中，尤其是在社交媒体上[57，14]。FIMI是对民主，健康和隐私的威胁[60，64，82]。最近的发展已经看到了使用生成人工智能（AI）来增加针对FIMI的操作的影响。例如，大型语言模型（LLMS）能够创建与人类文本几乎没有区别的文本[35，42]。llms开始用于控制僵尸网络，用于全球快速自动化恶意含量和虚假信息[104]。过去几年彻底改变了生成AI的图像，视频和音频的进展，促进了多模型信息攻击，并且只会不断增加对抗AI驱动的FIMI的困难。对使用生成AI进行FIMI的兴趣源于低成本宣传的大规模分布的承诺[40]。，如Goldstein等。争辩，建立此类“巨魔农场”的低成本使人们可以快速改变竞选重点以适应当前的新闻事件[36]。Jachim等人。认为，将生成的AI用于FIMI特别适合国家和国家赞助的巨魔，以通过传播和创建例如谣言，阴谋论和恶意叙事来进一步地缘政治议程[40]。安全对齐模型几乎不得不指示产生不安全的输出[69，106]。也有一项持续的努力来减轻基于AI的FIMI，并采取了基于技术和政策的措施。尽管培训数据的策展（例如，为了避免已知偏见）和安全对准等技术措施，一种用于使模型行为与人类偏好和伦理相结合的方法，[76]在许多方面可能是成功的，但它们在其他方面也可能不足。在大型语言模型（LLM）的背景下，这是本报告的重点，不安全的输出是一个字符串1，可以在fimi中使用，即传播仇恨，不道德的观点，歧视，暴力等。需要持续和持续努力来对抗基于AI的FIMI的努力部分取决于对其进行建模的困难[14]，部分是基于生成AI领域的快速技术发展。此外，威胁行为者与捍卫者之间存在不对称性，威胁行为者可以将其资源集中在一种恶意类型的内容或一种特定的攻击向量上，而后卫则需要始终防御所有可能的威胁。基于策略的努力（例如，参见[95]）减轻FIMI与其他类型的并发症有关。这种方法通常建议基于社区的解决方案，包括教育努力和有商业利益的各方与有民事责任的当事方合作。Goldstein等。[36]给出这样的建议。在本报告中，我们将尝试在FIMI中使用生成AI的主题增加价值 - 在当前每周在现场发表的报告和文章的雪崩中。我们的贡献是，我们从LLM的角度来处理该主题以及在FIMI中使用此类模型所需的功能，而无需进入技术细节并需要AI领域知识。我们以技术为重点的报告应