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建议：人工智能的采购挑战
6 “采购创新周期表：替代权力：奖励竞赛”，联邦采购研究所，无日期，https://www.fai.gov/periodic-table；“欢迎来到挑战与奖励工具包！”，美国总务管理局，Challenge.Gov，无日期，https://www.challenge.gov/toolkit/；“寻找挑战”，美国总务管理局，Challenge.Gov，无日期，https://www.challenge.gov/#active-challenges。有关其他部门和机构的 AI 相关奖项挑战赛的示例，请参阅“应用 AI 挑战赛：大型语言模型 (LLM)：通过使用 LLM 改善联邦政府服务”，美国总务管理局，Challenge.Gov，2023 年 6 月 30 日，https://www.challenge.gov/?challenge=appliedaichallengellms&tab=overview；“乘客筛查算法挑战赛：提高国土安全部威胁识别算法的准确性”，国土安全部，2017 年，https://www.kaggle.com/c/passenger-screening-algorithm-challenge/overview。
大语模型（LLM）的威胁建模和风险分析
摘要 - 大型语言模型（LLM）的出现通过提供先进的自然语言处理能力彻底改变了各种应用。但是，这项创新引入了新的网络安全挑战。本文探讨了专门针对LLM驱动应用程序量身定制的威胁建模和风险分析。专注于数据中毒，及时注射，SQL注入，越狱和构图注入等潜在攻击，我们评估了它们对安全性的影响并提出缓解策略。我们引入了一个框架，结合了大步和恐惧方法，以进行主动威胁识别和风险评估。此外，我们通过定制的LLM驱动应用程序的案例研究来说明端到端威胁模型的可行性。该模型遵循Shostack的四个问题框架，并针对存在的独特威胁LLMS调整了。我们的目标是提出措施，以增强这些强大的AI工具的安全性，挫败攻击，并确保LLM集成系统的可靠性和完整性。
S. 4443
第301节 情报创新委员会利益冲突相关改进。第302节 国家威胁识别与优先排序评估和国家反情报战略。第303节 情报和分析办公室人员开源情报部。第304节 情报和反情报办公室主任的任命。第305节 国家侦察办公室顾问委员会的改进。第306节 国家情报大学接受补助金。第307节 保护中央情报局设施和资产免受无人机攻击。第308节 对新受控访问计划资金可用性的限制。第309节 对受控访问计划转移的限制。第310节 用于海岸警卫队某些情报和反情报活动的资金支出。 311. 未经授权获取情报界财产。312. 加强情报和分析办公室。313. 报告敏感的商业信息。314. 收集美国位置信息的政策。315. 展示除美国国旗以外的旗帜、印章和徽章。
云计算中的A-Ai-aigment零信任体系结构
摘要：将AI与ZTA和预测分析相结合是一种尖端的云安全方法或新的破坏性范式。这种合并的方法利用AI来实时威胁识别和响应。同时，预测分析可以洞悉可能大写的威胁和弱点。本文旨在研究基于AI的ZTA如何通过连续验证用户和访问请求，实施严格的访问控件以及随着威胁而更改来扩大常规安全解决方案。这些功能由重点关注历史和实时数据的预测分析得到很好的支持，以预测安全事件和整体安全风险水平。这些技术的组合与反应性安全范式相比，这些技术的组合不是更渐进，更强化的保护。实施问题诸如部署系统的困难，数据信誉和隐私问题均已阐述，以及未来的趋势，例如改善机器学习算法，结合安全系统的安全系统，并将现代技术集成到系统中。
云计算系统中网络安全挑战和缓解策略的演变
云计算已成为最近的热门话题，因为大多数人都以前所未有的成本优化功能寻求可扩展且灵活的云解决方案。但是，这种进步也将许多不同的安全问题带到了云中，因此，云环境是网络威胁的肥沃基础。本文重点介绍云安全性的新趋势：APT，内部人员，数据妥协和DDOS攻击威胁。它更深入地探索这些威胁的特征以及在云结构中批准的后果。此外，本文还对旨在打击此类威胁的当前对策进行了分析。在威胁识别中进行零信任体系结构，加密技术，AI和ML等衡量标准以及在应用于云生态系统时的有效性。以下论文试图对与云计算相关的威胁和防御机制进行广泛的分析和概述，并为云计算平台提供最佳策略。结果表明，需要将安全措施调整为云计算中明显的动态安全威胁。
避免监督 - 忧思科学家联盟
根据法律法规，重大国防采购计划的正常发展遵循三个相互重叠和相互影响的过程：1 1) 需求：确定一种满足所需能力的武器系统。联合能力整合与发展系统 (JCIDS) 负责管理这一过程。 2) 规划、编程、预算和执行：制定和执行计划和预算，并分配资源。这一过程每年重复一次。 3) 采购：开发、测试、生产和部署系统。国防采购系统负责管理这一过程。 2 正常采购的第一步是需求，即确定所需能力。JCIDS 需求流程确定、评估、验证所需能力并确定其优先顺序，以及它们的作战性能标准，即需求。该流程最终会提出建议，该建议可以是物资（例如设备）或非物资（例如改变战术或现有物资或人力资源的替代用途）解决方案。如果推荐使用武器系统，则将通过国防采购系统对系统进行规范，并根据该系统进行替代方案分析。2003 年之前，武器的开发是为了对抗通过权威威胁识别的特定威胁
算法什么时候应该辞职？ AI治理的提案
摘要 - 本文旨在研究预测分析以改善实时识别和对网络攻击的响应的适用性。今天，网络空间中的威胁已发展到通常不足的传统防御方法的水平。本文强调了预测分析的重要性，并证明了其在增强网络安全框架方面的潜力。这项研究将有关使用大数据分析用于网络安全的预测分析的文献整合，并指出此类系统在识别高级网络威胁方面可以胜过常规方法。本评论可以用作对预测模型的未来研究以及将其实施到网络安全框架中的可能性的框架。该研究使用定量研究，使用Kaggle的数据集，其中包含2000个网络流量和安全事件实例。逻辑回归和聚类分析用于分析数据，并使用SPSS进行统计检验。调查结果表明，预测分析增强了威胁和响应时间的警惕。本文主张预测分析是制定预防性网络安全策略，改善威胁识别和帮助决策过程的重要组成部分。还讨论了这些发现的实际含义和潜在的现实应用。索引术语 - 预测分析，数据分析，统计分析，机器学习，网络安全，威胁检测
DEVCOM CBC @ DTRA CBD S&T 会议 - Army.mil
纳米孔测序技术已实现多种应用，用于快速识别和表征生物威胁，包括新兴威胁和/或转基因威胁。已开发出用于超前和移动实验室环境的系统。军事操作员正在接受执行 DNA 和 RNA 测序协议的培训，这将彻底改变现场的生物威胁识别。样品和文库制备方法已得到简化，并正在自动化，供未经实验室培训的操作员使用，生物信息学软件已被设计为在测序仪运行时自动识别生物威胁。一旦生物信息学软件将结果报告给操作员，就会设计额外的软件将结果立即发送到指挥中心，并集成到各种指挥和控制网络和架构中，以实现态势感知和明智的决策。这些系统的另一个好处是它们可以在移动中使用，从而扩大了作战概念 (CONOPS) 的范围。此外，最近的进展使得纳米孔技术可用于非靶向蛋白质识别，这可应用于蛋白质毒素。最终目标是拥有一个单一的纳米孔设备，用于识别基于 DNA 的威胁、基于 RNA 的威胁和毒素，它将作为一个一体化的不可知生物威胁识别器。
在食品和药品应用中使用微囊化的掩饰掩盖
网络威胁从各个案件增加到全球问题是人们转移网络安全观点的原因。基本的防御工艺最初理解和有效，无法与现代攻击的复杂性和速度相匹配。考虑到LLM是AI的最新成员，本文旨在讨论其在整合威胁检测和响应自动化系统中的应用。因此，具有较高自然语言处理功能的LLM具有有关网络安全的革命性观点。由于LLM代理可以查看大量的安全数据，区分模式并创建上下文适当的响应，因此它们可以弥合新兴威胁和稳定的安全系统之间的差距。本文研究了LLM代理使用的工具，例如自然语言处理来分析日志，上下文异常检测，网络流量中的模式识别以及对用户行为的分析。此外，它还描述了LLM代理如何在威胁识别，警报优先级，上下文驱动的响应生成，安全政策执行和威胁处理的背景下支持自动威胁处理。还考虑了LLM代理到包括SIEM系统和AI-OPS平台在内的已知系统中的集成，从而可以进一步结论创建积极主动的网络安全系统的机会。然而，仍存在开放的困境，例如对抗性攻击和解释性，网络安全方面的LLM代理的未来仍然很明亮，并且在多模式威胁分析和基于量子安全LLM的密码学中还有更多可能性。
第 13 盘
在孤立的、隔离的局域网 (LAN) 中，依赖外部更新和基于签名的检测的传统安全方法不足以抵御不断演变的网络威胁、零日攻击和内部威胁。缺乏互联网连接限制了实时更新，使这些网络变得脆弱。此外，一旦用户会话启动，基于密码的身份验证等静态安全机制就无法检测到持续的异常或内部活动。为了应对这些挑战，一个专注于 LAN 安全的全面 AI 驱动解决方案至关重要。该系统将在离线环境中自主运行，利用先进的用户和实体行为分析 (UEBA) 来持续监控用户操作、系统交互、LAN 流量和关键 LAN 参数。通过实时检测偏离正常行为的情况，该解决方案可以识别内部威胁、帐户接管和未经授权的操作。集成的异常检测算法将增强主动威胁识别和风险缓解。该解决方案利用模式分析和行为分析等技术，确保持续监控网络活动、有效跟踪 USB 设备，并提供先进的下一代防病毒 (NGAV) 功能，以便在隔离的 LAN 内全面检测恶意软件。这种基于 AI 的防御机制将动态保护敏感数据和关键任务系统免受现代网络威胁（包括未经授权的 USB 设备连接和恶意软件渗透），从而显著改善隔离网络的整体安全状况。