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2023 年焦点报告 - 勒索软件 - 网络安全工作
目录 2 简介 3 执行摘要 4 报告方法 5 主要发现 6 与勒索软件相关的漏洞持续增加 6 57 个与勒索软件相关的漏洞存在完整的 ATT&CK 杀伤链 7 流行的扫描仪无法检测到与勒索软件相关的漏洞 7 更多 APT 组织使用勒索软件攻击其目标 8 从 CISA 已知利用漏洞中排除的与勒索软件相关的漏洞 8 与勒索软件相关的漏洞存在于多种产品中 9 新弱点类别增加 9 勒索软件运营商利用旧漏洞 10 与勒索软件相关的高风险漏洞未被发现 10
勒索Ursa Cine 12K LF主体 - 技术规格
Blackmagic Ursa Cine 12K LF是数字电影中的一场革命，具有新的大格式RGBW 36 x 24mm传感器，具有较大的照片位置，可容纳16个动态范围。当您拥有要使用自己的相机钻机的现有电影配件时，Ursa Cine 12K LF车身模型是理想的选择。它不包括顶部手柄，底板，电源，电池板和PL镜头安装。它确实配备了可互换的EF镜头安装座，这是一个专用辅助站，带有第二个5英寸HDR LCD触摸屏，内置了ND过滤器以及行业标准Lemo和Fischer连接。Blackmagic Ursa Cine 12K LF主体还包括CFExpress媒体模块，高速10G以太网和WiFi，用于快速媒体上传并同步到闪光云。
使用深度学习和蒙特卡洛树搜索的勒索软件检测的混合框架
勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁，其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架，该框架通过蒙特卡洛树搜索（MCT）的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势，从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估，混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性，表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径，从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外，提出的模型还保持了计算效率，使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力，提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。
行为分析在勒索软件检测和预防中的作用
勒索软件攻击的威胁不断升级，这突显了有效检测和预防策略的迫切需求。传统的安全措施虽然有价值，但通常在识别和缓解复杂的勒索软件威胁方面差不多。本文探讨了行为分析与勒索软件防御机制的整合，提出了从基于签名的基于行为的检测方法的范式转变。通过分析用户和系统行为的模式，行为分析可以为勒索软件活动的微妙指标提供更深入的见解。本研究研究了各种行为分析技术，包括异常检测，机器学习算法和启发式方法，以及它们在识别勒索软件早期迹象方面的功效。它还解决了与行为分析相关的挑战，例如高误报率以及对不断发展威胁的持续适应的需求。通过对当前方法论和案例研究的综述，本文强调了行为分析的潜力，以增强勒索软件检测和预防，从而提供了更具动态和弹性的网络安全方法。
对海事行业中勒索软件事件的调查：探索关键风险因素
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分层加密签名映射勒索软件分类：一种结构分解方法
摘要 - 基于吸附的网络威胁继续发展，利用越来越复杂的加密技术来逃避检测并在受损的系统中持续存在。旨在分析结构加密特性的层次分类框架提供了一种新颖的方法，可将恶意加密与合法的加密操作区分开。通过系统地分解加密工作，分类方法会增强识别跨二经域威胁变体的不同模式的能力，从而降低了对经常不受快速突变威胁的预定签名的依赖。该研究研究了密码学特征映射如何促进分类精度的提高，突出了熵，钥匙交换机制和算法依赖性在区分有害加密活动中的作用。通过实验验证，该框架在多个攻击家族中表现出高度的精度，超过了调用分类技术，同时保持了适合大规模网络安全应用的计算效率。分层的结构分析进一步增强了法医调查，使安全分析师能够解剖加密工作流程，以追踪攻击起源并确定跨不同运动的共同点。该方法论加强了主动的威胁减轻工作，提供了可扩展且适应性的解决方案，该解决方案既是已知和新兴加密的网络威胁。比较评估说明了结构分解在减轻假阳性和负面因素方面的优势，从而增强了在实际安全环境中加密签名分类的可靠性。
使用机器学习检测勒索软件...
2024年。更不用说在2021年全球大约有6亿次攻击，这是对网络安全的主要威胁。也有人说，IBM报告中的勒索软件攻击泄露数据泄露的10％增加。JumpCloud一个IT平台说，与过去几年相比，勒索软件攻击的幅度强劲。为了克服这一威胁，如此多的研究人员以及科学家发现了许多防止这种感染的想法。通过使用机器学习算法，自然语言处理，静态分析，基于文件的异常分析，基于网络的分析以及基于行为分析，一些算法和方法通过使用机器学习算法，静态分析，基于异常的分析来实现了很高的精度。大多数研究以及研究主要基于行为分析和网络分析。因此，本文主要集中于根据PE（便携式可执行文件）文件的PE标头的功能检测勒索软件文件。那么为什么要执行文件？为什么不使用其他方法？主要原因是可以提取PE文件的功能，而无需实际执行PE文件。与其他方法相比，检测时间将更高。在PE文件中使用PE标头功能所需的资源要低得多，并且病毒感染系统的风险也很小。除了使用赎金注释的自然语言处理对勒索软件的分析之外，PE标头分析方法具有最小的假阳性或假阴性。