XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System入侵
基于文本分析和机器学习方法在开发信息系统中检测入侵
摘要该论文分析了网络安全的主要概念和网络安全技术，研究了在网络安全中使用人工智能的特征，分析了机器学习的应用方法，并介绍了有关机器学习方法在网络安全中应用的实验研究结果。在这项工作中，将实施基于智能文本分析技术的主机入侵检测系统。工作描述了数据源可能面临的困难，例如，患有复杂功能的方法。本文提出了用于检测SQL注入，XS和路径遍历攻击的方法的分类，并为指定模型提供了性能测量。使用渗透测试方法。该技术检测到与最流行的攻击有关的漏洞，例如SQL注入（SQLI），跨站点脚本（XSS）和敏感数据披露。提出了安全解决方案和建议，即IT管理员可以用作保护系统免受网络犯罪威胁的指南。因此，通过修复所有检测到的漏洞以实现基本安全标准，可以证实拟议系统的有效性。使用文本分析技术开发了基于主机的入侵检测系统（HID）。
有线和无线入侵传感器-DOCS
Verkada的有线和无线入侵传感器套件为任何站点提供了完整的建筑保护。我们的有线传感器可以连接到BP52面板，BE32 Expander或BP41面板，而我们的无线传感器将自动连接到最近的VLINK集线器。Vlink是Verkada的专有无线协议，可针对安全性，范围和传感器电池寿命进行优化。
通过人工智能驱动的入侵检测系统增强网络安全
摘要：工业控制系统 (ICS) 在管理基础设施方面发挥着关键作用，但容易受到网络攻击。本文介绍了一种专为 ICS 设计的人工智能驱动的入侵检测系统 (IDS)，该系统结合了监督和无监督的机器学习算法。通过结合实时异常检测和模式识别，所提出的 IDS 可以在保持高精度的同时识别潜在入侵。实验结果表明该系统在现实 ICS 环境中检测网络威胁方面非常有效，为增强关键基础设施的网络安全提供了可扩展的解决方案。关键词：网络安全、工业控制系统、入侵检测系统、异常检测、机器学习。A.工业控制系统 (ICS) 简介
网络入侵常见问题
1 11 月 24 日网络入侵常见问题 1. 入侵的性质是什么？ 国防部已获悉并正在调查一个独立网络系统遭到入侵的情况。该系统与 JPA 没有直接关联。该系统通过互联网传输与薪酬相关的数据。与薪酬相关的数据可能包括武装部队成员的个人数据。 2. 哪些特定的个人数据可能遭到入侵？ 虽然没有证据表明任何数据遭到入侵，但系统将工资信息传输到您的银行以便付款。数据包括您的姓名、服务号码和银行详细信息。虽然法医调查仍在进行中，但显然系统中保留了有限数量的地址。该系统不保存 JPA 的其他个人数据。 3. 我如何知道我的家庭住址是否可能遭到入侵？ 在我们继续调查入侵性质的同时，可能有少数人员的地址作为数据包含在系统中。地址数据可能是您的工作地点、行政地址或家庭住址。正在写信给那些家庭住址已确定的人。4. JPA 系统是否遭到入侵？否，此次入侵与一个独立的独立系统有关，该系统仅通过互联网传输与薪酬相关的指令。5. 谁的详细信息遭到入侵？相关系统用于向银行传输详细信息，以便向正规军、预备役和成人志愿军学员支付款项。在调查继续进行的同时，可能还涉及一些详细记录向已退役但从 2018 年开始收到付款的人员支付款项的遗留数据。法医调查正在进行中，以查明哪些人可能受到了影响。MyHR 不受此事件影响。公务员和皇家舰队辅助队成员的付款详情不受影响。6. 我是一名退伍军人。我会受到影响吗？我们已经写信给所有自 2018 年 1 月起退役并从 MODs 支付系统收到付款的退伍军人。这些退伍军人可能会受到此次潜在入侵的影响。 7. 国防部对此采取了什么措施？国防部非常重视对您的数据的责任。一旦我们意识到这一事件，我们就停止处理所有付款，隔离系统，以便我们能够审查可能发生的情况。在进行调查的同时，为了尽量减少对我们人员的影响，我们为高优先级付款（军队购买援助/提前离境付款）制定了替代付款方式。由于大量低价值付款（例如旅行和生活费），您可能在上周遇到了这些索赔的延迟。该团队努力保证新系统是安全的，我们预计将在本周晚些时候重新开始全面付款服务。我们感到抱歉，对于少数人员来说，这可能意味着部分索赔的支付将延迟几天。
收件箱入侵：利用MIME歧义逃避电子邮件附件探测器
电子邮件附件已成为Malware活动的偏爱交付向量。在响应中，电子邮件附件检测器被广泛部署以保护电子邮件安全性。但是，当对手利用电子邮件检测器和客户之间的解析差异以逃避检测时，就会出现新的威胁。目前，发现这些漏洞仍然取决于手动临时方法。在本文中，我们对通过解析歧义漏洞的电子邮件附件检测进行了首次系统评估。我们提出了一种新颖的测试方法Mimeminer，以系统地发现电子邮件系统中的逃避漏洞。我们对16个流行电子邮件服务（如Gmail和iCloud）的16个内容探测器以及7个流行的电子邮件客户端（如Outlook和Thunderbird）进行了评估。总共发现了19种影响所有经过测试的电子邮件服务和客户的新逃避方法。我们进一步分析了这些漏洞，并确定了三个主要类别的恶意软件逃避类别。我们已经向受影响的提供者报告了那些确定的漏洞，以帮助解决此类脆弱性，并从Google Gmail，Apple Icloud，Coremail，Tencent，Tencent，Amavis，Amavis，Amavis和Perl Mime-Tools获得了确认。
研究论文原则是国家商业网络入侵能力的国家方法，涉及网络入侵市场的政策挑战
网络入侵能力的商业化提出了棘手的政策挑战。市场驱动的效率从越来越多的劳动力和网络犯罪群体中的角色专业化有机地产生，大大提高了勒索软件攻击，黑客和泄漏行动以及针对全球个人，组织和国家 /地区的数字欺诈的威胁。同时，现在由公司和政府收集并存储在云数据中心中的人的设备上包含的大量信息，使网络入侵成为国家情报收集的高度吸引力的向量。许多国家已转向商业收购网络入侵能力，以替代内部开发和维护它们（即在自己的军事，情报或执法机构中）。但是许多州有
入侵宇宙：针对太空领域的网络行动乌克兰战争案例研究
2022 年 2 月 24 日，在俄罗斯入侵乌克兰的几个小时前，俄罗斯军事情报局 (GRU) 对 ViaSat 的 KA-SAT 卫星网络发动了破坏性网络攻击。具体来说，GRU 的目标是欧洲数千台 ViaSat 的 SurfBeam 2 调制解调器，乌克兰武装部队依靠这些调制解调器进行互联网卫星通信。首先，GRU 对调制解调器进行了分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击，然后利用了配置错误的虚拟专用网络 (VPN) 应用程序中的漏洞。该漏洞使 GRU 能够远程访问 KA-SAT 管理段，并允许它同时对大量 SurfBeam 2 调制解调器执行管理命令。GRU 利用此功能部署了擦除器恶意软件（称为 AcidRain）来覆盖数千台 SurfBeam 2 调制解调器的内存，从而使它们无法使用。
入侵性高粱蚜虫：十年植物抗性机制研究及高粱抗蚜育种新方法
缩写：AI，人工智能；Avr，无毒力；CaM，钙调蛋白；CK，细胞分裂素；CRISPR/Cas，成簇的规律间隔的短回文重复序列；GWAS，全基因组关联研究；HTP，高通量表型分析；JA，茉莉酸；KASP，竞争性等位基因特异性 PCR；LOX，脂氧合酶；LRR，富含亮氨酸的重复序列；MAGIC，多亲本高代杂交；MeJA，茉莉酸甲酯；MLL，多位点谱系；NAM，嵌套关联图谱；NBS，核苷酸结合位点；OPDA，12-氧代植物二烯酸；R 基因，抗性基因；RNAi，RNA 干扰；ROS，活性氧；SA，水杨酸；SAP，高粱关联组；SNP，单核苷酸多态性；TF，转录因子； UAS，无人机系统；WRKY TF，WRKY 转录因子；YOLO，你只需看一次；tZR，反式玉米素核苷。
增强医疗保健中的网络安全：机器学习和深入学习策略用于医学事物的入侵检测
摘要：物联网越来越多地用于医疗保健中，从而导致医学事物的迅速增长。该技术极有帮助监测患者并收集数据进行治疗。但是，这种技术组合也引入了重大的安全威胁，尤其是侵入医学事物（IOMT）系统的风险。本文评估了机器学习和深度学习如何改善IOMT的入侵检测系统。本文回顾了当前在入侵检测系统（IDS）中使用机器学习（ML）和深度学习（DL）的使用，重点是检测IOMT中异常活动及其有效性的系统。通过比较传统和较新的模型，例如PCA-GWO混合模型，这项研究强调了设计和改进模型以识别安全威胁的重要性。研究发现，尽管ML和DL为检测入侵提供了强大而有效的解决方案，但它们还面临计算需求，数据收集和隐私方面的挑战，并使模型易于解释。进一步的研究可以帮助改善这些领域，包括最佳算法，收集数据的法律方法以及使用高级加密和联合学习，以平衡效率与隐私。本文得出结论，优化的ML和DL技术可以大大提高IOMT的安全性，从而确保关键的医疗数据保持完整和私密。