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人工智能的恶意使用和滥用
通过我们的研究，利益相关者可以积极预测、预防、减轻并适当应对其环境和系统中由机器学习和人工智能引发的恶意活动、攻击、威胁和风险的影响。我们还相信，行业和学术界的密切合作将有助于提高人们对犯罪分子可能使用和滥用人工智能的认识，并积累相关知识。了解利用机器学习和人工智能的能力、场景和攻击媒介是增强准备、提高弹性和确保这些技术得到积极利用的关键。
恶意软件和社交媒体
2.1 恶意软件的分类 ................................................................................................................ 3 2.1.1 病毒 .......................................................................................................................... 3 2.1.2 Gusano .......................................................................................................................... 7 2.1.3 Troyano ...................................................................................................................... 9 2.1.4 勒索软件 ...................................................................................................................... 10 2.1.5 恐吓软件 ...................................................................................................................... 12 2.1.6 间谍软件 ...................................................................................................................... 12 2.1.7 广告软件 ...................................................................................................................... 13 2.1.8 过度膨胀软件 ................................................................................................................ 13 2.1.9 Rootkit .......................................................................................................................... 14 2.1.10 风险软件 .......................................................................................................................... 14 2.2 僵尸网络 ................................................................................................................................ 15
恶意软件和追捕持久性
劫持DLL -DLL在注册表中：HKLM \ Software \ Microsoft \ Cryptography \ defaults \ provider \ Provider \ Microsoft Enherated RSA和AES加密提供商和键值（ImagePath）。
提高恶意 AI 图像编辑的成本
我们将从真实图像分布 q ( · ) 中 (近似) 采样的任务视为一系列去噪问题。更准确地说，给定一个样本 x 0 ∼ q ( · ) ，扩散过程逐步添加噪声以生成样本 x 1 , ..., x T 进行 T 步，其中 x t +1 = a t x t + b t ε t ，并且 ε t 从高斯分布 2 中采样。请注意，因此，当 T →∞ 时，样本 x T 开始遵循标准正态分布 N (0 , I )。现在，如果我们逆转此过程，并且能够在给定 x t +1 的情况下对 x t 进行采样，即对 x t +1 进行去噪，我们最终可以从 q ( · ) 生成新样本。这只需从 x T ∼N (0 , I ) 开始（这对应于 T 足够大），然后对这些样本进行 T 步迭代去噪，即可生成新图像 ˜ x ∼ q ( · )。
错误、虚假和恶意信息以及车队
摘要 本文支持公共秩序紧急委员会审查“错误信息和虚假信息的影响、作用和来源，包括社交媒体的使用”。1 本文广泛使用社交媒体一词，指旨在使第三方能够交互、创建和共享内容（包括消息、视频、音频和图像）的应用程序。本文不对在线信息操纵和车队做出事实调查。相反，本文的目的是加深对错误、虚假和恶意信息的信息环境的理解，了解它们是如何被监管的，以及它们如何与车队相交叉。社交媒体是车队的中枢神经系统，对其作用的探索涉及众多领域，例如法律、心理学、历史、社会学和公共政策等。即使在法律范围内，适用的法律（以及法律中的重大漏洞）也太多，无法详细探讨。我会尽可能为感兴趣的读者提供更多细节，我会在脚注中提供，我也鼓励读者仔细阅读本文引用的许多资源。本文的结构如下。第一部分探讨了 Convoy 中使用的各种社交媒体、错误、虚假和恶意信息的含义、其传播方式、心理和影响。第二部分和第三部分探讨了如何监管社交媒体上的信息操纵。监管有两个相关角度。首先，哪些法律规范使用或传播错误、虚假或恶意信息的用户和其他实体？这个问题是，例如，个人是否犯了罪或是否应因传播虚假信息而承担民事责任。这一分析的一个必要部分是言论自由权：其价值、应用和限制。第二部分探讨了监管的这一方面。第二，社交媒体提供商在解决错误、虚假和恶意信息方面有哪些法律和治理责任？第三部分探讨了这一问题，并分析了监管社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管。2
错误信息、虚假信息、恶意信息和...
摘要 本文件支持紧急状态委员会负责审查“虚假信息和错误信息的影响、作用和来源，包括社交媒体的使用”1 。本文档中广泛使用的术语“社交媒体”是指旨在提供与第三方交互、创建和共享内容（包括消息、视频、音频和图像）的能力的应用程序。本文件并未对操纵网络信息和车队做出事实调查。相反，其目标是更好地了解错误信息、虚假信息和恶意信息的信息环境、其监管方式以及其与车队的密切联系方式。社交媒体一直是车队的中枢神经系统，其作用的探索涉及法律、心理学、历史、社会学和公共政策等多个领域。即使在法律领域内，适用的法律（以及法律中的重大漏洞）也太多，无法详细审查。对于感兴趣的读者，我在脚注中提供了尽可能多的细节，并且我还鼓励他们查阅本文档中引用的许多来源。这是本文档的结构。第一部分探讨了车队中使用的各种社交媒体、错误信息、虚假信息和恶意信息的含义、信息传播的方式、其心理方面及其影响。第二部分和第三部分探讨了如何监管社交媒体中的信息操纵。该法规的两个方面是相关的。首先，有哪些法律来规范消费或传播错误信息、虚假信息或恶意信息的用户和其他实体？这涉及到一个人传播虚假信息是否构成犯罪或承担民事责任等问题。这一分析的一个必要要素是言论自由权：它的价值、它的应用和它的限制。第二部分探讨了这方面的监管。其次，社交媒体提供商对于错误信息、虚假信息和恶意信息的法律责任和治理责任是什么？这方面将在第三部分中讨论，并需要分析管理社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管 2 。
错误、虚假和恶意信息以及车队
摘要 本文支持公共秩序紧急委员会审查“错误信息和虚假信息的影响、作用和来源，包括社交媒体的使用”。1 本文广泛使用社交媒体一词，指旨在使第三方能够交互、创建和共享内容（包括消息、视频、音频和图像）的应用程序。本文不对在线信息操纵和车队做出事实调查。相反，本文的目的是加深对错误、虚假和恶意信息的信息环境的理解，了解它们是如何被监管的，以及它们如何与车队相交叉。社交媒体是车队的中枢神经系统，对其作用的探索涉及众多领域，例如法律、心理学、历史、社会学和公共政策等。即使在法律范围内，适用的法律（以及法律中的重大漏洞）也太多，无法详细探讨。我会尽可能为感兴趣的读者提供更多细节，我会在脚注中提供，我也鼓励读者仔细阅读本文引用的许多资源。本文的结构如下。第一部分探讨了 Convoy 中使用的各种社交媒体、错误、虚假和恶意信息的含义、其传播方式、心理和影响。第二部分和第三部分探讨了如何监管社交媒体上的信息操纵。监管有两个相关角度。首先，哪些法律监管使用或传播错误、虚假或恶意信息的用户和其他实体？第二部分将探讨监管的这一方面。例如，这是一个关于个人是否犯下罪行或因传播虚假信息而承担民事责任的问题。这一分析的一个必要部分是言论自由权：其价值、应用和限制。第二，社交媒体提供商在处理错误、虚假和恶意信息方面有哪些法律和治理责任？第三部分将对此进行探讨，并分析监管社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管。2
针对民族国家恶意攻击的刑事指控......
作者：G Hinck · 被引用 26 次 — TIM MAURER，《网络雇佣兵：国家、黑客和权力 20》（2018 年）。8.第 4 页。528.《国家安全法律与政策杂志》。[...
防止恶意使用远程监控... - CISA
所有组织都应向 CISA 的 24/7 运营中心报告事件和异常活动，地址为 report@cisa.gov 或 (888) 282-0870。请提供以下与事件相关的信息（如有）：事件的日期、时间和地点；活动类型；受影响人数；活动所用设备类型；提交公司或组织的名称；以及指定联系人。如需满足 NSA 客户要求或一般网络安全咨询，请联系 Cybersecurity_Requests@nsa.gov。州、地方、部落和领土政府实体也可以向 MS-ISAC（SOC@cisecurity.org 或 866-787-4722）报告。本文件标记为 TLP:CLEAR。披露不受限制。当信息具有最小或没有可预见的滥用风险时，信息来源可以使用 TLP:CLEAR，并遵守适用的公开发布规则和程序。根据标准版权规则，TLP:CLEAR 信息可以不受限制地分发。有关交通灯协议的更多信息，请参阅 cisa.gov/tlp/。