XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System全域的
BlackLynx 套件
KnackStack 自动化功能的核心是功能齐全的管理堆栈，提供跨多站点、多安全域的 IDC-503/NIST 800-53 合规性和环境一致性。内置功能包括身份验证、主目录、IP 管理、软件存储库管理、wiki、错误跟踪等。
Aerovironment为美国陆军的SwitchBlade Systems获得了2.88亿美元的送货订单|杰克·奥弗尔（Jack Overell），生产主管，国防部，
switch刀叶弹药也在追逐下，并在国防部范围内的复制仪计划下迅速加速。复制器计划的目标是在2025年8月之前向战时和规模的战时提供全域的自治系统，以应对中国迅速生产军事能力。
DoDM 8260.03，第 1 卷，“全球部队管理数据计划实施：企业部队结构数据的唯一标识”，2022 年 7 月 1 日
第 5 节：GFMID ................................................................................................................................ 12 5.1. 描述。 ................................................................................................................................ 12 a. 技术实施。 ............................................................................................................................ 12 b. GFMID 生成。 ............................................................................................................................ 12 5.2. GFMID 跟踪操作概念。 ...................................................................................................... 12 a. 跟踪高级设计...................................................................................................................... 12 b. GFMID 状态...................................................................................................................... 14 5.3. GFMID 持久性。 ...................................................................................................................... 16 5.4. GFMID 生成的 OPR 职责。 ................................................................................................ 16 5.5. 跨安全域的 GFMID。 ................................................................................................................ 17
从挑战到机遇：基于AI的车载入侵检测系统的全面研究
摘要 - 对基于ML的车载入侵检测系统（IV-ID）进行了重大研究，但这些系统的实际应用需要进一步完善。IV-IDS的关键性性质要求进行精确和审视的评估和可行性评估指标。本文通过进行严格的基于ML的IV-IDS分析来满足这种需求。我们对最近的汽车取证研究进行了详尽的审查，这些研究焦点介绍了与工具网络相关的约束以及相关的安全/安全要求，以揭示现有文献中当前的差距。通过解决IV-IDS中AI的局限性，本文有助于现有的研究语料库，并定义了车载网络系统的相关基线指标。本质上，我们将现实世界自动驾驶汽车的要求与安全域的要求调和，从而评估了基于AI的入侵检测系统的可行性。索引术语 - 机器学习，入侵检测，前提，车载网络
市场调查
1。信息作者：生成并将信息产品提交给ICH-RG，以包含在信息目录中并共享/披露到其他安全域。2。信息读取器（用户）：信息目录中发布的IP的消费者。3。目录官：将质量和相关性控制应用于提交给ICH的产品，并管理信息目录。4。披露官员：验证提供给较低安全域的IPS的IP符合Mission Commanders发布政策。5。发布授权：执行IPS的最终版本，这些IPS从高级转移到较低的分类信息安全域。6。任务指挥官：定义IP生成，共享和披露的总体要求和规则，并与各种非北约本地同意。7。发布管理员和系统管理员是具有全面特权的特定管理角色，而无需限制。系统管理员仅是系统级访问，以创建，编辑或删除用户（包括其他系统管理员），并为其分配或撤销角色，但无法访问信息流控制机制或创建策略规则的信息。
在大规模上提高世界的网络弹性
评论表明，焦点是特定于产品的，不涵盖所有产品（例如，不包括Microsooō365和Edge），并且仅限于安全性的特定要素（MFA，IDENɵTYprotecɵ，密钥管理，钥匙管理，云脆弱性管理）。Iniɵaɵve进一步明确渴望“在我们的内部租户自动范围内实施我们的Azure租户基线控件（跨9个安全域的99个控件）”，但目前尚未发布。azure内置政策11提出指导，而不是实际内置。•Google Cloud共享命运模型12明确指出，默认情况下，其模型基于安全性：“提供旨在减少收集错误的风险和ATACK的互补防御措施的水平。”它指的是在REST/TRANSIT，DDOSPROTECɵON和默认情况下进行compuraɵons和存储以限制公共访问权限的默认情况下的recrypɵon。企业findaɵs蓝图13提供安全指南。评论显示，默认情况下，当前安全性的产品差距也存在（例如，不包括Google Workspace和Chrome），并且列出的功能（例如客户密钥管理）是Premiumopɵons，默认情况下未实现。•亚马逊提供了“建立安全，高性能，弹性和有效的基础架构” 14的可用工具14，并“根据安全行业标准和最佳PRACCCES评估环境”。 15 AWS安全性最佳S3 16和AWS启动安全基线17提供指导，而不是实际实施。默认情况下没有明显的对安全性的引用。
DoDI 8540.01，2015 年 5 月 8 日，纳入变更 1， 8/28/ ...
DoD CIO 主题：跨域 (CD) 政策参考：参见附件 1 1。目的。本指令：a.根据 DoD 指令 (DoDD) 5144.02（参考 (a)）中的授权，制定政策、分配职责并确定使用 CD 解决方案 (CDS) 互连不同安全域的信息系统 (IS) 的程序。b. 根据 DoD 指令 (DoDI) 8510.01（参考 (b)）和 DoDI 8500.01（参考 (c)）将 CD 指导与风险管理框架 (RMF) 保持一致，以管理信息安全风险并授权 CDS。c.取代并取消国防部指挥、控制、通信和情报助理部长备忘录（参考文献 (d) 和 (e)）和国防部首席信息官 (DoD CIO) 备忘录（参考文献 (f)）。2.适用性 a.本指令适用于： (1) OSD、军事部门、参谋长联席会议主席办公室 (CJCS) 和联合参谋部、作战司令部、国防部监察长办公室、国防机构、国防部实地活动以及国防部内的所有其他组织实体（在本指令中统称为“国防部组成部分”）。(2) 所有国防部 CDS 都向国防部 IS 提供 CD 功能、从国防部 IS 提供 CD 功能、在国防部 IS 内部提供 CD 功能或在其之间提供 CD 功能，包括任务合作伙伴（例如国际、跨机构、州政府或国防承包商）IS。
用于网络安全的生成AI：分析Chatgpt，Dall-E和其他模型的潜力来增强安全空间
摘要本研究论文打算在网络安全域中提供生成AI（GAI）的现实应用。在当今世界，网络威胁的频率，复杂性和影响一直在上升。这种不断发展的威胁格局对继续寻找更好的解决方案来应对这些威胁的组织和安全专业人员构成了挑战。gai技术为他们提供了一种有效的方法，可以随着效率提高以自动化的方式解决这些问题。它使他们能够从事需要人为干预的更关键的安全方面，而GAI系统应对一般威胁情况。此外，与人类相比，GAI系统可以更好地检测新的恶意软件和威胁情况。GAI的这一功能（当杠杆化时）可能会导致安全系统的更高鲁棒性。许多科技巨头，例如Google，Microsoft等，都是由这个想法的动机，并将GAI的元素纳入其网络安全系统中，以使其在应对不断发展的威胁方面更有效。许多网络安全工具，例如Google Cloud Security AI Workbench，Microsoft Security Copilot，Sentinelone Purple AI等，都进入了图片中，它们利用GAI来开发更简单明了的方法来处理新出现的网络安全危机。随着GAI在网络安全域的出现，还需要考虑到此类系统所具有的局限性和缺点。本文还提供了GAI的一些局限性，例如定期给出错误的结果，昂贵的培训，恶意演员用于非法活动的潜力等。