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World File Search System击键
对基于键盘和加密的实时击键监视系统的评估，用于增强云安全性
摘要：内幕攻击是一种安全威胁，当某人授权访问组织的系统或数据以恶意访问恶意目的的人时，就会发生安全威胁。这种类型的攻击特别危险，因为内部人员通常对组织的系统，过程和敏感信息有所了解，从而使他们更容易避免发现并进行邪恶的活动。为了减轻与内幕攻击相关的风险，组织应实施安全措施，例如访问控制，监视和记录用户活动，员工最佳实践培训以及定期的安全审核，以检测任何可疑行为。对于组织来说，必须制定一项全面的内部威胁管理计划，以防止，检测和应对内幕攻击。这项工作探讨了钥匙扣作为增强网络安全度量的潜在有益工具的概念，尤其是在保护存储在云计算环境中的数据的背景下。钥匙营传统上与诸如身份盗用和财务欺诈之类的恶意活动相关联，以应对内幕威胁对云数据安全的威胁。通过开发一种与密码学一起采用钥匙扣技术的系统，可以生成实时警报以通知授权的人可疑活动，从而可以立即采取行动来保护敏感的云信息。通过以主动的方式利用钥匙扣和密码学，组织可以更好地减轻内部威胁并增强其云基础架构的整体安全性。该项目旨在将叙事围绕钥匙扣从入侵工具转变为防御工具，强调其潜力被用作网络安全实践中的安全措施。关键字：密钥写列，密码学，内部恶意，击键记录，公共密钥基础架构1。简介击键记录（通常称为键盘记录或键盘捕获）是记录（记录）键入键盘上的键的动作，通常是秘密的，因此使用键盘的人不知道自己的操作是在监视他们的动作。键盘记录也可用于研究人类的计算机相互作用。钥匙记录器是一种恶意软件（硬件或软件），能够记录在受感染设备上输入的每个击键。KeyLogger能够记录私人信息。因此，它对网络安全构成了严重的风险，因为它使网络犯罪分子无权访问私人数据，并将其用于邪恶的目标，例如身份盗用，财务欺诈或其他破坏性行为。一种称为钥匙记录员的仪器可以自动记录在键盘上制作的击键，因此，攻击者可以使用此方法在安全数据库中访问私人信息，而不必闯入房屋中存在多种键存方法：它们从硬件和基于软件的方法到声学分析范围。KeyLogger已成为对网络安全的重大威胁，对个人和组织都构成了重大挑战。然后，可以通过网络犯罪分子来利用此被盗数据，以实现各种邪恶目的，这些恶意程序，无论是基于硬件还是软件，都可以偷偷记录折衷设备上输入的每个击键，从而捕获敏感信息，例如密码，信用卡号和个人消息。
火箭弹！ X-Treme
额外的火箭！x-treme，用户避免了额外的击键，随着时间的流逝，这些击键可以归结为生产力损失。因为火箭弹额外！X-Treme与Microsoft Office集成在一起，用户可以通过Rocket®AutoComplete*，Rocket®AutoExpand*，Rocket®Spell®SpellCheck*，Rocket®Scratch®ScratchPad*，最近的打字和屏幕历史记录，更快地完成重复动作。现在，他们甚至可以打印屏幕历史记录，在刮擦板中个性化字体，然后更容易地复制文本。
第10周：恶意软件和沙盒
这是由称为MG的安全研究人员制造的一系列渗透测试工具的新版本。 MG此前在2019年的Def Con Hacking Conference上演示了主板的较早版本。此后不久，MG说他已经成功地将电缆转移到了大规模生产中，并且网络安全供应商HAK5开始出售电缆。…被称为OMG电缆，通过创建黑客可以从自己的设备连接到的Wi-Fi热点本身来工作。从这里开始，普通Web浏览器中的接口使黑客可以开始录制击键。恶意植入物本身占据了塑料外壳长度的一半。
ACS 模板
本文的主要目标是使用机器学习方法根据用户的击键动态确定用户。这种问题可以表述为分类任务。为了解决这个任务，采用了四种监督机器学习方法，即逻辑回归、支持向量机、随机森林和神经网络。三个用户中的每一个都输入了 600 次包含 7 个符号的相同单词。数据集的行由 7 个值组成，这些值是按下特定键的时间段。基本真值是用户 ID。在应用机器学习分类方法之前，将特征转换为 z 分数。获得了每种应用方法的分类指标。确定了以下参数：精度、召回率、f1 分数、支持度、预测和受试者工作特征曲线下面积 (AUC)。获得的 AUC 分数相当高。在线性回归分类器的情况下，获得了最低的 AUC 分数，等于 0.928。在神经网络分类器的情况下，AUC 分数最高。与神经网络方法相比，支持向量机和随机森林方法的结果略低。准确率、召回率和 F1 分数也呈现出同样的模式。尽管如此，获得的分类指标在每种情况下都相当高。因此，机器学习方法可有效地用于根据击键模式对用户进行分类。解决此类问题最推荐的方法是神经网络。
2025既定研究者奖 - 专业心脏每日
•项目摘要 - 编写简洁的描述或摘要描述所提出的工作。这应该尽可能简短，因为还需要您上传单独的LOI文档。注意：此字段将不接受任何特殊字符或击键（例如β，π等）。•非科学家摘要 - 输入您的项目的描述，该描述是由非科学家理解的。这些信息可以由没有科学或医学背景的人进行审查。明确，并在可能的情况下避免技术和科学术语。在制定您的外行摘要时，可能会想象您正在向不在科学领域工作的新熟人解释自己的工作。注意：申请人有责任在项目和AHA任务之间建立明确的联系。
新南威尔士大学 FMH 人工智能能力声明 黑狗研究所
• Conductor 平台用于管理 AI 自适应试验，允许检查多种类型、时间和剂量的干预措施。Conductor 使用独特的 AI 算法将参与者分配到治疗中，该算法可以响应多个临床相关输入并从已完成的参与者结果数据中“学习” • Mind Grid 智能手机应用程序收集自我报告研究数据（例如问卷、生态瞬时评估）、主动数字表型数据（例如认知测试、击键动力学、语音和语言学数据）和被动传感器（例如步数、GPS、加速度计、陀螺仪）。然后，研究人员可以将这些数据用作 (i) 独立结果数据、(ii) 自适应试验的 AI 算法的输入，以及 (iii) 数字表型 - 识别疾病和治疗反应的数字标记 成功的应用
Yris Brice Wandji Piugie、Joël Di Manno、Christophe Rosenberger、Christophe Charrier。人工智能如何用于行为识别？2021 年网络世界国际会议 (CW)，2021 年 9 月，法国卡昂。�hal-03281104�
摘要 — 如今，用户与计算机系统交互。行为生物识别包括分析用户交互以进行识别和验证应用程序。这种方法对于增强安全性和改善用户体验非常有用，并且还涉及许多隐私问题。在本文中，我们解决了考虑用户行为的用户识别问题。经典机器学习方法对此类数据的效率如何？深度学习方法呢？我们在两种行为模式上说明了这项工作，即使用智能手机的人类活动和笔记本电脑上的击键动态。由于大多数行为生物识别模式的准确率低于形态学模式，我们考虑了两种可以表示为时间序列的这些模式的方法：经典机器学习和深度学习技术。我们打算表明，许多算法可以在不同模式下获得非常好的性能，而无需对所考虑的模式进行任何特定的调整。通过这种比较分析，我们可以表明行为生物识别技术可用于安全应用（即谁在访问公司信息系统），但可能会引起隐私问题，因为用户在浏览互联网时可能会被识别。
第八届网络网络安全会议
Christophe Rosenberger 于 1999 年获得雷恩第一大学信息技术博士学位。1996 年至 1999 年间，他在 Lannion 的 ENSSAT 完成了博士论文，研究方向为高光谱图像处理。2000 年，他以副教授身份加入布尔日的 ENSI de Bourges 工程学院（现为 INSA Centre Val de Loire）。2007 年，他以全职教授身份加入卡昂的 ENSICAEN 工程学院。他实际上是 GREYC 研究实验室的主任，该实验室由 180 名成员组成。他属于 GREYC 研究实验室的 SAFE（安全、架构、取证、生物识别）研究小组。他目前的工作重点是网络安全领域，特别是生物识别（击键动力学、软生物识别、生物识别系统评估、指纹质量评估……）和数字取证方面的研究活动。他撰写或合作撰写了 200 多篇国际出版物，并共同指导了 25 篇博士论文。
prefetchx：跨核cache-agnostic prefetcher- ...
摘要 - 在本文中，我们在现代英特尔处理器中揭示了一类新的Prefetcher XPT Prefetcher的存在，该处理器从未正式详细介绍。它在预测负载请求会导致LLC失误时，绕过最后一级缓存（LLC）查找。我们证明了XPT Prefetcher在不同的内核之间共享，这使攻击者能够构建跨核侧通道和掩护通道攻击。我们提出了一种跨核攻击机制P Refetch X，以泄露用户的敏感数据和活动。我们从经验上证明，Prefetch X可用于提取现实世界中RSA应用程序的私钥。fur-hoverore，我们表明precth x可以启用侧向通道攻击，以监视用户的击键和网络流量模式。我们的两次跨核秘密通道攻击也看到较低的错误率和122 KIB/s的最大通道容量。由于P Refetch X的无缓存功能，当前基于缓存的缓解措施对我们的攻击无效。总的来说，我们的工作发现了XPT Prefetcher的重要脆弱性，可以利用这些脆弱性，以损害密码学和处理器核心中敏感信息的机密性。