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对抗中国在欧洲的恶意影响
准备好的声明：彼得·拉夫 哈德逊研究所欧洲和欧亚中心高级研究员兼主任 在外交事务委员会欧洲小组委员会面前 美国众议院 2024 年 9 月 11 日 对抗中国在欧洲的恶意影响 基恩主席、基廷排名成员和小组委员会的尊敬成员： 感谢你们今天有机会在你们面前作证。我的名字是彼得·拉夫。我是哈德逊研究所欧洲和欧亚中心主任，在那里担任高级研究员。我在这次证词中表达的观点是我个人的观点，不应被视为代表哈德逊研究所的观点。欧洲为何重要 今天的听证会涉及对美国至关重要的问题。一个多世纪以前，现代地缘政治之父哈尔福德·麦金德创造了一个术语来描述我们称之为欧亚大陆的相互交错的大陆。他将欧亚大陆描述为世界岛。“谁统治世界岛，”麦金德假设，“谁就统治了世界。” 1 在那个世界岛上，欧洲是美国的前沿作战基地所在地，也是我们财富和繁荣的重要来源。美国在欧洲拥有数万名永久部署的军队，遍布基地网络，保障着世界上最重要的经济关系。2 2023 年，穿越北大西洋的货物量是美国与中华人民共和国 (PRC) 贸易量的两倍多。同年，美国公司向欧洲出售了近 5000 亿美元的商品。3 欧洲也是美国原油和液化天然气 (LNG) 的主要目的地。美国向欧洲输送的天然气是向亚洲输送的两倍。最重要的是，美国和欧洲通过外国直接投资 (FDI) 实现了一体化。4 美国 60% 以上的 FDI（4 万亿美元）在欧洲；事实上，美国在欧洲的 FDI 是在亚洲的 2 到 4 倍。就欧洲而言，它在美国的投资为 3.4 万亿美元，是亚洲投资者在美国投资的三倍多。5 1 H.J.Mackinder，《民主理想与现实》（纽约：亨利·霍尔特，1942 年），150。2 军事和国防部拨款基金 (APF) 文职人员人数数据，第 I 列，第 241 行，《劳动力报告和出版物》2024 年 6 月，美国国防部，https://dwp.dmdc.osd.mil/dwp/app/dod-data-reports/workforce-reports 。5 Hamilton 和 Quinlan，《跨大西洋经济 2024》。3 Daniel S. Hamilton 和 Joseph P. Quinlan，《2024 年跨大西洋经济：美国和欧洲之间的就业、贸易和投资年度调查》，（华盛顿特区：约翰霍普金斯大学，2024 年），第 4 卷 Hamilton 和 Quinlan，《2024 年跨大西洋经济》。
基于人工智能的恶意软件检测的最新进展
本文的其余部分结构如下：第 2 和第 3 节概述了恶意软件分析和检测的主要方法；第 4 节定义了特征提取和选择；第 5、6 和 7 节回顾了最近使用浅层学习、深度学习和生物启发式 AI 算法在主机、云和 IoT 环境中进行恶意软件检测的论文；第 8 节介绍了用于 Android 恶意软件检测的最先进的机器学习方法；第 9 节描述了 AI 用于设计恶意软件的恶意用途。最后，第 10 节得出结论，确定了在恶意软件检测中使用 AI 的潜在挑战和未来方向。
人工智能辅助恶意软件分析
使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 解决网络安全问题在业界和学术界越来越受欢迎，部分原因是为了应对针对关键系统（如云基础设施、政府办公室或医院）及其生成的大量数据的广泛恶意软件攻击。人工智能和机器学习辅助网络安全提供数据驱动的自动化，可使安全系统实时识别和应对网络威胁。然而，目前网络安全领域缺乏接受过人工智能和机器学习培训的专业人员。我们在此通过开发实验室密集型模块来解决这一问题，这些模块使本科生和研究生能够获得将人工智能和机器学习技术应用于真实数据集的基础知识和高级知识，以了解网络威胁情报 (CTI)、恶意软件分析和分类以及网络安全中的其他重要主题。我们在此描述了“人工智能辅助恶意软件分析”中的六个独立且自适应的模块。主题包括：（1）CTI 和恶意软件攻击阶段、（2）恶意软件知识表示和 CTI 共享、（3）恶意软件数据收集和特征识别、（4）AI 辅助恶意软件检测、（5）恶意软件分类和归因，以及（6）高级恶意软件研究主题和案例研究，如对抗性学习和高级持续威胁 (APT) 检测。
恶意软件和限制学-ZHASSULAN-ZHUSSUPOV.pdf
●https：//www.schneier.c om/books/applied-cry ptography/●加密：元普利特有效载荷●香农熵：计算最终PE-File截面●virustotal：virustal：这对Virustal检测分数有何影响？
太阳风妥协恶意软件分析
太阳能妥协是21世纪最重要的网络攻击之一，不是因为它违反了一个组织，而是因为它引发了更大的供应链事件，影响了全球成千上万的组织。归因于先进的持续威胁（APT29）威胁组，此攻击利用了复杂的恶意软件工具来渗透高调实体。本文提供了攻击中使用的四个主要恶意软件变体的详细分析：Sibot，Raindrop，Goldmax和Goldfinder。建立了一个受控的环境，以研究每种恶意软件的行为，重点是实现持久性，横向运动和逃避检测的技术。这些发现有助于增强威胁情报，并提供有关改善防御类似攻击的见解，强调采取早期措施检测和防止先进的持久威胁的重要性。
与恶意安全的秘密共享洗牌
摘要 - 一种秘密共享洗牌（SSS）协议使用随机的秘密置换列出了一个秘密共享的向量。它发现了许多应用程序，但是它也是一个昂贵的操作，通常是性能瓶颈。Chase等。 （Asiacrypt'20）最近提出了一种高效的半honest两方SSS协议，称为CGP协议。 它利用有目的设计的伪随机相关性，可促进沟通高效的在线洗牌阶段。 也就是说，在许多现实世界中的应用程序方案中，半诚实的安全性不足，因为洗牌通常用于高度敏感的范围。 考虑到这一点，最近的作品（CANS'21，NDSS'22）试图通过恶意安全性增强CGP协议，而不是经过身份验证的秘密销售。 但是，我们发现这些尝试存在缺陷，恶意对手仍然可以通过恶意偏离来学习私人信息。 本文提出的具体攻击证明了这一点。 那么，问题是如何填补空白并设计恶意安全的CGP洗牌协议。 我们通过引入一组轻量级相关检查和减少泄漏机械性来回答这个问题。 然后，我们将技术应用于经过身份验证的秘密股票来实现恶意安全。 值得注意的是，我们的协议虽然提高安全性，但也是有效的。 在两党设置中，实验结果表明，与半honest版本相比，我们恶意安全的协议引入了可接受的开销，并且比MP-SPDZ库中的最先进的恶意安全SSS协议更有效。Chase等。（Asiacrypt'20）最近提出了一种高效的半honest两方SSS协议，称为CGP协议。它利用有目的设计的伪随机相关性，可促进沟通高效的在线洗牌阶段。也就是说，在许多现实世界中的应用程序方案中，半诚实的安全性不足，因为洗牌通常用于高度敏感的范围。考虑到这一点，最近的作品（CANS'21，NDSS'22）试图通过恶意安全性增强CGP协议，而不是经过身份验证的秘密销售。但是，我们发现这些尝试存在缺陷，恶意对手仍然可以通过恶意偏离来学习私人信息。本文提出的具体攻击证明了这一点。那么，问题是如何填补空白并设计恶意安全的CGP洗牌协议。我们通过引入一组轻量级相关检查和减少泄漏机械性来回答这个问题。然后，我们将技术应用于经过身份验证的秘密股票来实现恶意安全。值得注意的是，我们的协议虽然提高安全性，但也是有效的。在两党设置中，实验结果表明，与半honest版本相比，我们恶意安全的协议引入了可接受的开销，并且比MP-SPDZ库中的最先进的恶意安全SSS协议更有效。
恶意文件Lockbit的技术分析4.0
在分析完成之日提供的信息。本报告的目的是告知和提高有关当事方对已记录的网络事件的认识。在最终更新之前，不应将报告视为最终。本报告有局限性，应谨慎解释！其中一些限制包括：第一阶段：信息来源：报告基于准备时可用的信息。但是，某些方面可能与实际发展有所不同。第二阶段：分析详细信息：由于资源限制，可能未深入分析恶意文件的某些方面。任何其他未知信息都可能反映报告中的变化。第三阶段：信息安全：为了保护资源和机密信息，报告中可能会删除或不包括一些详细信息。这项决定是为了维持所用数据的完整性和安全性。NCSA保留更改，更新或修改本报告任何部分的权利，恕不另行通知。本报告不是最终文件。报告的结果基于调查和分析时可用的信息。无法保证在随后的时间内报告的可能更改或更新信息。报告的作者不承担基于本报告的任何决策的滥用或后果的责任。
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。
反恶意软件扫描仪服务
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