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事实说明书：野火 - 最终
●虽然森林大火自然发生了干扰，这会导致许多森林生态系统的健康和更新（加拿大森林部长委员会2019年），但随着气候的温暖，火灾越来越热，更狂野，造成了更大的破坏。●整个加拿大野火活动越来越频繁（Hanes等人。2018）。2023年燃烧的地区是历史平均水平的六倍以上（加拿大森林森林消防中心2024年）。●气候变化在2023年加拿大东部极端火灾状况的可能性增加了一倍以上（世界天气归因2023）。●过热的气候正在使加拿大夏天更热，更风，降雨量更不稳定，包括一些地区的夏季降雨（Bush and Lemmen 2012; Gifford et al。2022）。●火灾季节开始早些时候，持续更长的时间，并且很难包含（加拿大的气候地图集n.d。；加拿大自然资源2024b；加拿大自然资源2022）。僵尸大火甚至在整个冬季开始闷烧（Shingler 2024）。●随着气候温暖，照明罢工变得更加频繁（McKabe 2023）。2023年在加拿大燃烧的地区的百分之九十三是来自闪电点燃的火灾。人口统计只有7％（Jain等人2024）。●升高的野火风险意味着，无论出于何种原因，开火，传播并更容易失控。
Dom2Vec - 通过词嵌入和 AI/ML 驱动的词典分析检测 DGA 域
摘要 — 及时识别对域生成算法 (DGA) 域的 DNS 查询在减轻恶意软件传播及其潜在影响方面起着至关重要的作用，尤其是在阻止协调的僵尸网络活动方面。我们推出了 Dom2Vec，这是一种创新方法，通过利用仅从 DNS 查询中观察到的域名中派生的词典特征来快速检测 DGA 生成的域。Dom2Vec 利用词嵌入将从域名中提取的标记映射到高度富有表现力的表示中。然后将这些表示与基于声誉的域名评分系统相结合，该系统利用 n-gram 与白名单域列表相关的共现频率。域嵌入、声誉分数和从域名派生的其他有意义的词典特征的融合为 AI/ML 驱动的 DGA 检测提供了强大的域名表示。通过对包含 25 个不同 DGA 域系列的数据集进行实验评估，我们证明 Dom2Vec 明显优于当前最先进的 DGA 检测和分析方法，将我们之前基于信誉评分的检测系统提高了至少 30%，误报率低于 1%。索引术语 —DGA 检测、Word2Vec、TF-IDF、n-gram、词典分析、DNS、机器学习。
有目的的游戏
第1章是11月的幼儿园，在四岁和五岁的孩子中产生的教室里有一个嗡嗡声，深深地沉浸在虚构的比赛中。直到最近，其中一些孩子从满意地建立单独的项目并排发展，与同龄人合作创建虚构的游戏世界。有些孩子正在用大型磁铁建造帝国大厦（图1.1），而其他孩子则在建造和重建了一个受万圣节书中启发的僵尸鬼屋。在沙桌上，打开了一个冰淇淋架，在一组大纸板箱中，一个家庭主题正在出现，或者至少要尝试。两个女孩之间的争论召集了一小群旁观者。“我说，‘我是妈妈！””朱莉娅大喊，拳头，脚踩踏。“但是你永远是妈妈！我现在是妈妈！”玛雅反驳。“我整天都是妈妈，然后你可以成为妈妈的一天！”朱莉娅决定。“你永远是妈妈。这不公平！我不再玩了，”玛雅尖叫。他们的老师劳伦（Lauren）从远处看着，观察这两个女孩是如何谈判这个问题的，试图决定他们是否需要一些教练，突然间他们的同学萨拉（Sara）进入竞争。“你为什么没有两个妈妈？”她建议。
人工智能在物联网网络安全应用的挑战及解决方案
Svetlana Cojocaru, Ludmila Peca TeĐhŶiĐalàUŶiǀeƌsitLJàofàMoldoǀa,àϭϲϴ,à“tefaŶàĐelàMaƌeàşià“faŶt Blvd., 基希讷乌, MD-2004, 摩尔多瓦共和国, svetlana.cojocaru@ati.utm.md, ludmila.peca@isa.utm.md, ORCID: 0000-0002-1187-4294, 0000-0002-4394-2933, https://utm.md/ 关键词：人工智能、网络安全、物联网网络、异常检测、网络攻击、机器学习 摘要。本文分析了人工智能如何用于物联网网络安全，强调了其在检测和预防网络攻击方面的应用。本文重点介绍了人工智能在以下方面的新进展：通过机器学习算法检测异常；通过隔离受感染设备减少事件响应时间，实现响应流程自动化；通过加强对攻击的保护来检测可疑活动。最近的研究结果显示了人工智能在物联网安全方面的有效性：使用机器学习算法检测物联网设备上的 DDoS 攻击，实施自动编码以检测僵尸网络，突出不安全的物联网设备的漏洞并将人工智能融入安全，开发基于循环神经网络的物联网入侵检测系统。分析表明，人工智能的实施为检测和预防网络攻击提供了解决方案，但也存在与数据质量、检测错误和实施复杂性相关的挑战。
供应链.docx
创建bash shell脚本，使脚本可执行，壳语法（变量，条件，控制结构，函数，命令）。分区，交换空间，设备文件，原始文件和块文件，格式化磁盘，制造文件系统，超块，i节点，文件系统检查器，安装文件系统，逻辑量，网络文件系统，备份计划和方法内核加载，init和Initittab文件和Inittab文件，运行级别，运行级别，运行水平，播放级别。密码文件管理，密码安全，阴影文件，组和组文件，外壳，限制外壳，用户管理命令，房屋和权限，默认文件，配置文件，锁定帐户，设置密码，交换用户，切换组，删除用户和用户组。2。过程[4p]：启动新过程，替换过程映像，重复Aprocess映像，等待过程，僵尸过程。3。信号[4P]：信号处理，发送信号，信号接口，信号集。4。信号[6p]：具有信号量的编程（使用函数SEMCTL，SEMGET，SEMOP，SET_SEMVALUE，DEL_SEMVALUE，SEMAPHORE_P，SEMAPHORE_V）。5。posix threads [6p]：使用pthread函数编程（viz。pthread_create，pthread_join，pthread_exit，pthread_attr_init，pthread_cancel）6。过程间通信[6p]：管道（使用功能管道，popen，pclose），名为Pipes（FIFOS，访问FIFO），消息传递和共享内存（IPC版本V）。
泛心论和人工智能意识
1 我们的论点与最近另一种论点有很大不同，即（某些）数字计算机可能不具备现象意识（Tononi 和 Koch 2015）。根据 Tononi 的意识整合信息理论 (IIT)，该理论认为现象意识等同于最大程度整合的信息，Tononi 和 Koch 认为两个功能相同的系统可以具有相同的输入输出功能，但其中只有一个系统整合信息，而另一个则不整合信息。根据 IIT，后一个系统（即使它在其他方面像人脑一样运作）将是一个没有意识体验的“僵尸”系统（另见 Oizumi 等人2014：第19-22 页）。此外，正如 Tononi 和 Koch (2015) 以及 Koch (2019) 所阐述的那样，由于当前的数字计算机无法像人类大脑那样以任何细粒度的方式整合信息 (Koch 2019，第页 142-4)，如果 IIT 是正确的，那么人工智能可能需要“根据大脑的设计原则构建”的神经形态电子硬件来“积累足够的内在因果力量来感受某种东西”(同上，第 150 页；另见 Tononi 和 Koch 2015，第 16 页，脚注。15)。我们的论点至少在两个方面比这更激进。首先，我们的论证意味着，即使是“神经形态”数字机器也可能无法实现连贯的宏观现象意识——因为这样的机器可能仍然无法以一种将基本现象品质组合成连贯的宏观现象流形所必需的方式操纵基本微观物理学。其次，正如我们在第 4 节中解释的那样，我们的论证意味着 IIT 本身可能是错误的。如果我们是正确的，那么人工智能拥有连贯的宏观现象意识的唯一方法可能是让它们成为以正确方式整合基本微观物理现象量的模拟机器。
印度政府
i. 根据《2000 年信息技术法》第 70B 条的规定，印度计算机应急反应小组（CERT-In）被指定为应对网络安全事件的国家机构。 ii. CERT-In 设立的国家网络协调中心（NCCC）是扫描该国网络空间和检测网络安全威胁的控制室。NCCC 通过与不同机构共享网络空间元数据来促进它们之间的协调，以便采取行动减轻网络安全威胁。 iii. CERT-In 与服务提供商、监管机构和执法机构（LEA）合作，追踪和禁用钓鱼网站，并促进对欺诈活动的调查。 iv. 网络清洁中心（CSK）是 CERT-In 提供的以公民为中心的服务，将清洁印度的愿景延伸到网络空间。 Cyber Swachhta Kendra 是僵尸网络清理和恶意软件分析中心，可帮助检测恶意程序并提供免费工具来删除恶意程序，同时还为公民和组织提供网络安全提示和最佳实践。v. CERT-In 通过印度储备银行建议所有授权实体和在该国发行预付费支付工具（钱包）的银行接受 CERT-In 特邀审计师的专项审计，消除审计报告中发现的不合规情况，并确保实施安全最佳实践。vi. CERT-In 已特邀 155 个安全审计组织来支持和审计信息安全最佳实践的实施。vii. 定期进行网络安全模拟演习，以评估组织的网络安全态势和准备情况，并增强政府和关键部门的抵御能力。
COVID 的社会政治和疫苗相关决定因素......
疫苗在全球应对 COVID-19 大流行中发挥了关键作用，坦桑尼亚除了向公众宣传疫苗的好处外，还做出了巨大努力向公众提供疫苗。然而，疫苗犹豫仍然令人担忧。它可能会阻碍许多社区对这一有前途的工具的最佳利用。本研究旨在探索对疫苗犹豫的看法和看法，以更好地了解坦桑尼亚农村和城市的当地对疫苗犹豫的态度。该研究采用了横断面半结构化访谈，采访了 42 名参与者。数据收集于 2021 年 10 月。我们特意从达累斯萨拉姆和塔波拉地区抽样，调查对象为 18 至 70 岁之间的男性和女性。主题内容分析用于对数据进行归纳和演绎分类。我们发现 COVID-19 疫苗犹豫确实存在，并且受到多种社会政治和疫苗相关因素的影响。疫苗相关因素包括对疫苗安全性的担忧（例如死亡、不孕和僵尸）、对疫苗的了解有限以及对疫苗对已有疾病的影响的恐惧。参与者还发现，即使接种疫苗后，仍需要戴口罩和注意卫生，这进一步加剧了他们对疫苗有效性的怀疑和犹豫。参与者对 COVID-19 疫苗有一系列疑问，希望政府能予以解答。社会因素包括对传统和家庭疗法的偏好以及他人的影响。政治因素包括社区和政治领导人对 COVID-19 的信息不一致；以及对 COVID-19 和疫苗存在的怀疑。我们的研究结果表明，COVID-19 疫苗不仅仅是一种医疗干预，它还带有各种期望和误解，需要加以解决，以便在社区内建立信任和接受。健康促进信息需要回答各种问题、错误信息、怀疑和对安全问题的担忧。了解各国对 COVID-19 疫苗的看法，可以极大地帮助坦桑尼亚制定本地化的疫苗接种战略。
在杂种量子古典深度学习中的对抗性鲁棒性DGA检测
摘要：本文旨在为对抗性的防御研究差距做出贡献，这是广告讽刺机器学习（ML）攻击和防御的最新技术。更具体地，它有助于对对抗性示例攻击的人工智能（AI） / ML模型的鲁棒性进行度量测量，目前，这仍然是网络安全域中的一个空旷问题，并且在更大程度上是基于量子计算的AI / ML应用程序的更大程度的问题。我们提出了一种新的对抗性鲁棒性测量方法，该方法从量子ML ML模型实验的性能结果中测量统计特性（例如精度和t检验结果的平均值）。我们认为，我们提出的方法适合实现量子安全世界的实际使用，因为在当前嘈杂的中间尺度量子设备（NISQ）时代，量子噪声对于建模是复杂且具有挑战性的，因此使测量任务或基准测试变得复杂。我们的研究的第二个贡献是用于僵尸网络域生成算法（DGA）检测的新型硬化杂交量子量化深度学习（DL）模型，它采用了一种模型硬化的广告范围训练技术来减轻新型未知DGA对手，因为新的CyberAttarake从网络攻击中进行了新的CyberAttack，因此可以预期的是遇到网络武器竞赛。我们的分析表明，混合量子DL模型对对抗性示例攻击的脆弱性高达19％的平均准确性下降。我们还发现，硬化模型的优越性获得的平均准确性高达5.9％。此外，我们发现杂交量子型DL方法使抑制量子噪声对分类器性能的负面影响的好处。我们演示了如何应用我们提出的测量方法评估我们的新型混合量子DL模型，并强调了我们的模型与对抗性示例攻击的对抗性鲁棒性，这是我们研究对跨量子对抗机器学习的实际意义的证据。
2022 年德国 IT 安全状况 - BSI
图 1：2021 年 6 月至 2022 年 5 月的新恶意软件变种 13 图 2：2021 年 6 月至 2022 年 5 月新恶意软件变种的日均增长情况 14 图 3：勒索软件攻击的流程，勒索赎金和封口费 15 图 4：勒索邮件示例 16 图 5：2020 年 1 月至 2021 年 11 月数据泄露受害者 17 图 6：按攻击者组织划分的数据泄露受害者 18 图 7：2018 年至 2021 年赎金支付情况 18 图 8：报告期内德国的唯一 IP 指数 24 图 9：报告期内德国每个观察到的僵尸网络的机器人数量 25 图 10：报告期内按时间划分的垃圾邮件 27 图 11：德国商业部门的垃圾邮件比率 28 图 12：性勒索电子邮件示例 29 图13：金融钓鱼邮件示例 30 图 14：2017 年至 2021 年协调的漏洞披露案例 32 图 15：根据 CVSS 严重性评分，2021 年已知漏洞 33 图 16：2020 年至 2021 年 WID 报告 34 图 17：每月已知 DDoS 攻击的平均带宽 42 图 18：慈善诈骗邮件示例 47 图 19：慈善诈骗邮件示例 48 图 20：BSI 总裁 Arne Schönbohm 和 mail.de GmbH 董事总经理 Fabian Bock 59 图 21：换脸结果 65 图 22：报告期内按 KRITIS 部门划分的通知数据 69 图 23：按规模划分的德国公司 72 图 24：图 80 图 25：网络安全联盟的合作方式 81 图 26：CSN 简介 82 图 27：AWG 法令 2015-2021 83 图 28：新恶意网站拦截索引 85 图 29：针对联邦政府的恶意软件攻击索引 85 图 30：针对联邦政府的垃圾邮件索引 86