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经济僵尸化？评估法国政府在新冠疫情封锁期间的支持效果
9 参见 Hamilton ( 2020 )。请注意，在估计该过程之前，我们将所有工业生产序列转换为增长率以确保平稳性。根据公式 9 的残差计算的行业特定增强迪基-福勒 (ADF) 检验的所有 p 值均小于 10%（其中 99% 低于 5% 的阈值），表明 AR(1) 分量或月度虚拟变量已考虑到工业生产增长时间序列中存在的自相关性。
经济僵尸化？评估法国政府在新冠疫情封锁期间的支持效果
本文评估了在卫生危机期间，由于政府部门向企业提供无条件财政支持，法国经济出现僵尸化的风险。我们基于局部均衡模型建立了一个简单的理论框架，以模拟大量法国企业面临的流动性和偿付能力压力，并评估政府支持措施的影响。模拟结果表明，这些政策帮助健康但流动性不足的企业抵御了疫情带来的冲击。此外，分析没有发现“僵尸化效应”的证据，因为政府支持并没有过度惠及生产率较低的企业。
柔佛州拉美士保护森林中选定的僵尸蚂蚁真菌的 DNA 条形码
冬虫夏草属是一属昆虫病原真菌，由于其多样化的生态作用和有希望的生物医学应用，近年来受到越来越多的关注。然而，冬虫夏草属的物种多样性仍然未知，尤其是在马来西亚半岛。这项研究使用 SSU 和 tef 的 DNA 条形码技术来鉴定 Hutan Simpan Labis（西 Endau-Rompin）中存在的感染蚂蚁的冬虫夏草属的种类。此外，本研究还旨在记录所选冬虫夏草属的有性和无性形态。初步的 SSU 和 tef DNA 结果和形态学表明，Hutan Simpan Labis 中的样本最有可能是 O. cf. unilateralis。这项研究生成了第一个 SSU 和 tef DNA 序列，并报告了 Hutan Simpan Labis 中冬虫夏草属的真菌形态。
与中国人民共和国与僵尸网络操作的妥协路由器和物联网设备
调查的僵尸网络的自定义Mirai恶意软件是自动化各种设备妥协的系统的一个组件。要招募一个新的“ bot”，僵尸网络系统首先使用各种已知漏洞漏洞之一损害了与Internet连接的设备（请参阅附录B：观察到的CVES）。副业后，受害设备从远程服务器执行基于Mirai的恶意软件有效载荷。执行后，有效负载将在设备上启动进程，以使用端口443上的传输层安全（TLS）建立命令和控件（C2）服务器的连接。这些过程从受感染的设备中收集系统信息，包括但不限于操作系统版本和处理器，内存和带宽详细信息，以发送到C2服务器的目的。恶意软件还向“ c.speedtest.net”提出请求，可能会收集其他Internet连接详细信息。某些恶意软件有效载荷是自损坏以逃避检测。
与中国有关联的攻击者入侵路由器和物联网设备，用于僵尸网络运营
被调查的僵尸网络的定制 Mirai 恶意软件是自动入侵各种设备的系统的组件。为了招募新的“机器人”，僵尸网络系统首先使用各种已知漏洞利用之一入侵互联网连接设备（请参阅附录 B：观察到的 CVE）。入侵后，受害设备从远程服务器执行基于 Mirai 的恶意软件负载。执行后，负载启动设备上的进程，使用端口 443 上的传输层安全性 (TLS) 与命令和控制 (C2) 服务器建立连接。这些进程从受感染的设备收集系统信息，包括但不限于操作系统版本和处理器、内存和带宽详细信息，以发送到 C2 服务器进行枚举。该恶意软件还会向“c.speedtest.net”发出请求，可能是为了收集其他互联网连接详细信息。一些恶意软件负载会自我删除以逃避检测。
与中国有关联的攻击者入侵路由器和物联网设备，用于僵尸网络运营
被调查的僵尸网络的定制 Mirai 恶意软件是自动入侵各种设备的系统的组件。为了招募新的“机器人”，僵尸网络系统首先使用各种已知漏洞利用之一入侵互联网连接设备（请参阅附录 B：观察到的 CVE）。入侵后，受害设备从远程服务器执行基于 Mirai 的恶意软件负载。执行后，负载启动设备上的进程，使用端口 443 上的传输层安全性 (TLS) 与命令和控制 (C2) 服务器建立连接。这些进程从受感染的设备收集系统信息，包括但不限于操作系统版本和处理器、内存和带宽详细信息，以发送到 C2 服务器进行枚举。该恶意软件还会向“c.speedtest.net”发出请求，可能是为了收集其他互联网连接详细信息。一些恶意软件负载会自我删除以逃避检测。
瞄准伊斯顿中心的靶心僵尸蛋白
在这里，我们重点介绍一个合作项目，旨在开发阿尔茨海默病和帕金森病的新疗法。这项计划得到了 Jim 和 Phyllis Easton 的慷慨捐赠，他们在 Easton 公司和各种体育计划中都有组建成功团队的历史，包括对射箭和奥运会以及加州大学洛杉矶分校田径运动的国内和国际支持。Easton 家族创立并继续支持 Mary S. Easton 阿尔茨海默病中心，以鼓励校园内多个实验室之间的跨学科合作和团队合作，并促进对神经退行性疾病的理解和治疗的创新突破。我们试图设计和测试一种针对导致阿尔茨海默病、帕金森病和各种其他神经系统疾病（统称为“蛋白质病”）的畸形或错误折叠蛋白质的药物。虽然每种疾病都涉及独特的畸形蛋白质，但所有疾病都具有形成细长链或“淀粉样纤维”的共同特征。像僵尸一样，它们将正常蛋白质转化为新的僵尸样纤维，这一过程称为“播种”。然后纤维从一个神经细胞扩散到另一个神经细胞，随着疾病的进展，不可逆转地破坏电路。三个合作团队牵头开展了这个项目。加州大学洛杉矶分校分子生物学研究所的首席结构和计算生物学家 David S. Eisenberg 博士带领他的团队确定了蛋白质结构中的关键毒性区域，并设计了针对这些区域的药物，以减缓或逆转毒性纤维的形成和扩散。加州大学洛杉矶分校神经病理学核心中心的 Harry Vinters 博士及其团队使用了
使用机器学习模型在物联网中检测僵尸网络攻击
僵尸网络在全球处理计算机网络的安全性时非常关注。机器人通过其恶意活动很容易攻击网络基础架构。有必要减轻和控制机器人的威胁级别，因此需要先进技术来预测其发生。机器学习在这方面提供了更大的支持，具有从物联网设备中处理大量数据的能力以及预测受过训练数据的潜在攻击的鲁棒性。被监督（DT和RF）和无监督的学习（深度学习）都用于研究攻击的预测。沿着性能指标比较了各种机器学习模型的结果（混淆矩阵，ROC曲线）。结果表明，与无监督模型相比，在研究数据集中有监督的学习表现更好。
使用机器学习技术检测僵尸网络攻击的综合ID，Ayad Barsoum St. Mary's University，圣安东尼奥，德克萨斯州
摘要 - 在当代网络威胁的景观中，僵尸网络攻击是一种普遍存在的不断发展的威胁，要求复杂的对策。本文提出了利用先进的机器学习技术来阻止僵尸网络入侵的入侵检测系统（IDS）的全面发展。该IDS的核心是一个合奏投票分类器，这是多种算法的协同集成，量身定制，旨在增强检测功效和适应性。本文描述了我们作品的系统发展，包括精心的数据预处理，战略性功能选择，严格的模型培训以及直觉Web应用程序的部署。评估措施用于实时网络流量数据集中，以明显的准确性和可靠性来确认模型在识别僵尸网络活动方面的熟练程度。我们的工作介绍了一种方法来检测机器学习的方法，该方法提高了检测准确性，强调了所提出方法的功效。
立即安全！#917 - 04-04-23 - 僵尸软件
本周，我们回答了过去一周出现的问题：什么时候攻击不是攻击？当我们的 AI 霸主到来时，我们该如何称呼他？为什么意大利对 ChatGPT 说“不”？Twitter 将其代码发布到 GitHub 告诉我们什么？为什么印度在搜索比 Pegasys 更不为人所知的商业间谍软件，民主峰会对此有何看法？FDA 最终在医疗设备安全更新问题上采取行动了吗？在第一次“黑掉五角大楼”审判七年后，五角大楼仍然屹立不倒，不是吗？然后，在处理了一些杂事、听众反馈和我正在进行的 SpinRite 工作更新后，我们使用 CISA 的 KEV 数据库来探索如何准确定义“僵尸软件”的问题，并回答僵尸会吃掉谁的大脑的问题？