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World File Search System利用网络
中华人民共和国国家支持的网络攻击者利用网络提供商和设备
获得 RADIUS 服务器凭证后，中华人民共和国政府支持的网络攻击者使用这些凭证和自定义自动脚本通过安全外壳 (SSH) 向路由器进行身份验证，执行路由器命令并保存输出 [T1119]。这些脚本以 Cisco 和 Juniper 路由器为目标，并保存执行命令的输出，包括每个路由器的当前配置。成功捕获命令输出后，这些配置被从网络泄露到攻击者的基础设施 [TA0010]。网络攻击者可能使用了其他脚本来进一步自动利用中型到大型受害网络（其中有大量路由器和交换机），以收集大量路由器配置，这些配置对于成功操纵网络内的流量是必需的。
输电网络损耗最小化利用人工
摘要：由于电压不稳定问题和电力损耗的增加，尼日利亚电网面临着电力供应公司面临的严峻运营挑战。以尼日利亚 330Kv 电网为例，对拟议的电力损耗减少系统进行了评估，在 MATLAB/SIMULINK 编程环境中创建了尼日利亚 330Kv 输电系统的 Simulink 模型，并集成了拟议的神经网络控制 TCSC。在尼日利亚 330Kv 输电系统的 MATLAB/SIMULINK 模型中，使用遗传算法对 FACTS 设备进行最优放置。所提出的方法已在 IEEE 67 总线系统、39 个负载点、111 条输电线路和 14 台发电机上实施。对安装 TCSC 的总线负载的每种变化进行了仿真和评估；运行负载流以确定总系统损耗。结果表明，所提出的神经网络控制 TCSC 实现了平均有功功率损耗减少 13.11378 (pu) 和平均无功功率损耗减少 78.16378 (pu)。这表明 TCSC 降低了系统中的有功和无功功率损耗。
检测利用机器学习的网络威胁...
摘要： - 在当代社会中，我们对互联网对日常生活各个方面的广泛依赖导致了在线活动的显着增长。然而，这种互联网使用中的激增同时导致网络威胁和网络犯罪的流行率更高。网络犯罪分子持续设计了逃避安全协议的方法，使常规方法不足以识别攻击，尤其是那些利用未公开的漏洞的攻击。为了面对这个问题，已经设计了大量的机器学习技术，以加强网络安全性并发现网络犯罪的实例。本研究专门集中于评估三种广泛采用的机器学习方法：信念网络，决策树和支持向量机器。它们在辨别垃圾邮件消息中的功效，检测到计算机系统的入侵以及使用通常用于基准测试目的的已建立数据集评估恶意软件。
利用人工智能实现无线接入网络的高级管理
基站和其他网络设备直接提供无线接入网络服务。这些网络设备将不断发展，例如支持毫米波可提供宽带和更高性能的硬件平台。然而，随着网络需求多样化和使用方式发生重大变化，整个网络生态系统有必要在考虑环境的同时灵活地响应这些需求。在灾难或紧急情况下，网络可能会突然局部不堪重负。我们认为，人工智能 (AI) 的作用将是有效应对多样化应用和意外事件所必需的，它可以对难以手动处理的事件做出适当的决策。
利用高级网络安全分析来增强零信任
在一个网络威胁越来越复杂且持久的时代，基于传统的外围安全模型不再足以保护组织资产。这种范式转移加速了零信任体系结构（ZTA）的采用，该构造（ZTA）是根据“ Never Trust，始终验证”原则运行的。但是，ZTA的功效在很大程度上依赖于连续监测，动态威胁检测和自适应响应机制。本文探讨了如何利用高级网络安全分析来加强自适应安全框架内的ZTA，从而确保积极主动，实时保护不断发展的威胁。通过整合机器学习（ML），人工智能（AI）和行为分析，组织可以增强威胁检测过程的粒度和精确度，从而实现对异常活动和潜在违规的实时识别。这些高级分析有助于上下文感知的决策，从而根据用户行为，设备健康和网络活动进行动态策略调整。此外，这项研究研究了如何将预测分析和自动化事件响应能力嵌入自适应安全系统中，以最大程度地减少人类干预，减少响应时间并限制攻击表面。通过案例研究和经验数据分析，本文证明了在不同部门中网络安全分析的实际实施，强调了与在复杂的IT环境中扩展这些技术相关的益处和挑战。最终，这项研究强调了数据驱动的见解在强化零信托原则方面的关键作用，为寻求建立能够承受现代网络威胁的能够建立弹性，适应性安全的基础设施的组织提供了路线图。
利用人工智能进行网络取证分析
1,2 学生，Sastra 大学 摘要：本文彻底研究了人工智能 (AI) 在数字取证中的作用，展示了其应对复杂网络威胁和不断增长的数字数据的潜力。它首先讨论了关键的人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，以及它们在取证调查中的重要性。随着网络威胁变得越来越复杂，网络取证领域也在不断发展。处于这一演变最前沿的是人工智能 (AI)，它正在改变网络取证的运作方式。本文从识别、监控和预防网络威胁的角度研究了人工智能对网络取证的影响。通过使用人工智能驱动的工具，网络取证可以处理更大的数据集、识别模式和检测异常，从而更深入地了解网络事件。网络攻击的频率和复杂性不断增加，这要求开发有效的网络取证调查方法。本研究探讨了机器学习和人工智能 (AI) 在自动威胁分析和分类中的应用，目的是更好地了解它们在网络取证中的作用。取证调查员和网络安全专家通过案例研究、观察和调查提供信息。本研究强调了结合人工智能和机器学习来推进数字取证调查的潜在好处，并提供了有关它们在网络取证中的作用的重要见解。结合这些技术有明显的好处，比如更快的分析方法和更好的威胁检测能力。通过整合人工智能和机器学习可以加速调查，使公司能够快速应对网络威胁并降低总体风险敞口。随着网络安全格局的发展，人工智能和机器学习在该领域的成功整合有望开启主动威胁识别的新时代，从而增强组织保护数字资产的能力。背景：本文彻底研究了人工智能 (AI) 在数字取证中的作用，展示了其应对复杂网络威胁和不断增长的数字数据的潜力。 1 本文首先讨论了关键的人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，以及它们在取证调查中的重要性。随着网络威胁变得越来越复杂，网络取证领域也在不断发展。处于这一演变最前沿的是人工智能 (AI)，它正在改变网络取证的运作方式。本文从识别、监控、
2023年合成生物学在健康与医药领域的应用 - 生命科学
主题 1 ：无障碍健康监测 目标 1.1 确定健康的生物指标 —— 在 5 年内，利用新型传感器识别至少 10 种下一代健康生物指标，这些指标可以作为健康生活 和预防医学实践的一部分进行监测，例如，免疫能力或微生物组组成。 目标 1.2 综合健康诊断 —— 在 20 年内，开发和分发一种简单易用、负担得起的家庭诊断检测试剂盒 ( 健康工具包 ) ，利用新的健 康生物指标，在诊所和社区中使用，满足不同人群的需求，将健康结果的差异减少 50% 。 主题 2 ：精准多组学医学 目标 2.1 收集多组学数据 —— 在 5 年内，从来自不同人群的大型队列中收集多组学信息，并确定哪些与至少 50 种高发病率和高 影响的疾病的诊断和管理最相关。 目标 2.2 实现个人多组学 —— 在 20 年内，开发用于诊断、预防和治疗的分子分型，以解决美国疾病相关死亡的主要原因，并 通过开发用 1 000 美元就能完成的多组学分析来实现这些分型。 主题 3 ：细胞疗法的生物制造 目标 3.1 提高治疗效果 —— 在 5 年内，扩大用于开发细胞疗法的技术，使细胞活力至少达到 75% 。 目标 3.2 扩大规模 —— 在 20 年内，增加细胞治疗的制造规模，以扩大可及性、减少健康不公平并将细胞疗法的制造成本降低 至 1/10 。 主题 4 ：人工智能驱动的治疗药物生物生产 目标 4.1 提高制造速度 —— 在 5 年内，利用国家资源实验室网络解决现有生物治疗药物的自主生产和生物生产障碍，将 10 种常 见处方药的制造速度提高 10 倍。 目标 4.2 增加制造多样性 —— 在 20 年内，将人工智能和机器学习 (AI/ML) 整合到国家资源实验室网络中以设计新的生物治疗药 物，将新药发现和生产的速度提高 10 倍。 主题 5 ：基因编辑的先进技术 目标 5.1 提高编辑效率 —— 在 5 年内，进一步开发用于临床的基因编辑系统，以在几乎没有或没有副作用的情况下治愈 10 种已 知遗传原因的疾病。 目标 5.2 扩大规模 —— 在 20 年内，加强生物制造生态系统，每年至少生产 500 万剂治疗性基因编辑制剂。
SVR 网络操作和漏洞利用的最新进展
优先考虑在补丁和软件更新可用时尽快部署。尽可能启用自动更新。 通过禁用不需要的 Internet 访问服务或限制对受信任网络的访问以及从工作站和开发环境中删除未使用的应用程序和实用程序来减少攻击面。 执行持续的威胁搜寻活动。 确保系统配置正确 - 检查开放端口和过时或未使用的协议，尤其是在面向 Internet 的系统上。 将面向 Internet 的服务隔离在网络非军事区 (DMZ) 中，以减少内部网络的暴露。 尽可能要求并强制执行多因素身份验证。 当允许用户自行注册多因素身份验证机制或在公司网络上注册设备时，要求注册新设备时进行额外的身份挑战。 设备成功注册后通知多个平台上的用户，以帮助识别意外注册。培训并鼓励用户注意和报告意外注册。 为身份验证服务和面向 Internet 的功能启用强大的日志记录。 定期审核具有电子邮件管理权限的基于云的帐户和应用程序是否存在异常活动。 限制令牌访问生命周期并监控令牌重用的证据。 强制最低权限访问并禁用外部管理功能。 对授权设备进行基准测试并对访问不符合基准的网络资源的系统进行额外审查。 尽可能禁止将信息远程下载到未注册的设备。