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World File Search System情报报告
2021 年欧洲太空创业大会
1 欧盟，InvestEU，（可访问：https://europa.eu/investeu/about-investeu_en） 2 欧洲议会和欧洲理事会，2021 年 3 月 24 日欧洲议会和欧洲理事会条例 (EU) 2021/523，设立 InvestEU 计划并修订条例 (EU) 2015/1017 3 欧盟委员会，2021 年国防工业和航天总司管理计划（可访问：https://ec.europa.eu/info/system/files/management-plan-defis-2021_en.pdf） 4 欧盟委员会，欧盟空间：进一步合作支持欧洲航天创业（可访问：https://ec.europa.eu/defence-industry-space/eu-space-further-cooperation-support-space-entrepreneurship-europe-2022-01-25_en） 5 太空情报报告，欧盟委员会公布为期 6 年、金额达 10 亿美元的卡西尼太空融资机制。目标：每年 60 项投资（网址：https://www.spaceintelreport.com/european-commission-publishes-6-year-1-billion-cassini-space-startup- finance-facility-goal-60-investments-per-year/）
INSCOM-CF-NGIC-01102024-005 情报专家...
• 项目管理对支持 NGIC 情报分析和生产任务的多情报收集要求的系统审查和重新验证的协调。领导创建支持分析的新收集要求或临时收集要求。• 根据记录计划和分类指导的应用，以评估或反馈的形式发布 NGIC 对情报报告的正式分析响应的权限。指导对情报潜力通知 (NIP) 和其他形式的正式和非正式收集者接触的回应。• 与 NGIC 生产经理、分析师、情报界收集 (ICC) 要求经理协商，制定综合收集策略，以增加与 NGIC 情报分析和生产任务相关的关键分析情报缺口的全源收集。• 为分析师提供有关多情报收集方法和/或平台、报告评估工具和收集者参与技术的培训。提供方法或最佳实践指导，以利用情报周期并增加支持 NGIC 全源分析和生产任务的报告。
对话
当我观察印度太平洋时，我看到三种重要趋势的汇聚，它们正在改变我们的战斗方式。我看到了一些连续性。所以，现在三大变化——我称之为“变革三位一体”——第一个是民用和军用传感器系统的日益融合，这为从战术到战略层面的整个战场提供了更大程度的透明度，这是我们以前从未见过的。这意味着你将被看到。现在，这是否会赋予谁在看你一个非常不同的问题。所以，我认为这是我们看到的重要趋势，将这些系统融合在一起的门槛比以往任何时候都要低。第二个趋势是数字指挥和控制的民主化。这意味着战场上的几乎每个人都可以访问曾经是蓝红局势和情报报告的高级机密信息。第三个趋势是无人系统（无论是自主、半自主还是远程控制）在所有领域中的趋势，而不仅仅是在空中。我的意思是，对于一些无人系统来说，空中很简单。海上和大型环境要困难得多，但我们看到它们正在激增，它们在印度太平洋地区将变得非常非常重要。
莫鲁普勒煤矿 (MCM) 是一家世界一流的露天和地下煤矿开采公司，主要开采和加工煤炭以发电。
• 根据既定的治理协议/原则实施供应链管理质量保证计划。 • 管理运营供应链战略的实施，以优化物流、采购、库存和仓储成本，同时管理供应链风险。 • 在商定的服务水平协议范围内管理所有采购、仓储和库存控制服务的提供。 • 解释分析和情报报告中的数据，以确定制约因素、供应商绩效和价值泄漏。 • 审查并确定物流、仓储、库存管理和采购活动的改进机会。 • 管理 MCM 公民经济赋权战略的制定和实施。 • 管理和协调责任范围内安全、健康和环境计划的实施。 • 通过应用工具和方法来实施知识管理原则，以不断提高和维持业务绩效。 • 通过制定和实施职业、继任、培训和发展计划，确保人力资源的正确能力和效率（能力建设），从而管理责任范围内人才管理计划的实施。 • 与所有关键利益相关者和合作伙伴建立并保持有效关系，以确保实现业务目标。最低教育和经验要求：
使用AI：对象检测，预测分析和自主系统
人工智力（AI）的扩散和快速发展正在以前所未有的速度重塑MUL TIDOMAIN操作（MDO）的进攻和防御行动的行为。AI的进步为战士提供了无数的新能力，这些战士曾经被认为是科幻小说。AI正在加速机器速度的数据收集，处理，分析和剥削精度，从而缩短了OODA（观察，东方，决定，ACT，ACT，ACT，ACT，ACT，ACT）循环。AI也是以前主要由人类完成的增强过程。例如，AI可以从多种传感器类型的多个无人飞机系统（UAS）脚上检测感兴趣的对象。大型语言模型（LLM）还可以从不同的平台中综合大数据，例如结合图像，社交媒体帖子和情报报告，以提供对操作环境（OE）的全面概述，以按需使用。AI还可以完全自动化Intelli Gence，监视和侦察（ISR）平台和武器系统。尽管有这些进步，AI在MDO中实施时也带来了无数的技术，道德和法律挑战。本文将讨论这些挑战，并为未来的方式提供建议。
国防中的大数据和机器学习
2康奈尔大学，纽约，美国数据驱动战争时代，大数据和机器学习（ML）技术的整合已成为增强国防能力的至关重要。 本研究报告深入研究了大数据和ML在国防部门中的应用，探索了他们彻底改变情报收集，战略决策和运营效率的潜力。 通过利用大量数据和高级算法，这些技术为威胁检测，预测分析和优化资源分配提供了前所未有的机会。 但是，他们的采用也引起了人们对数据隐私，道德影响和滥用潜力的关键关注。 本报告旨在全面了解大数据的当前状态和国防上的ML，同时研究必须解决的挑战和道德考虑，以确保负责任和有效的实施。 k eywords大数据，机器学习，防御，高级算法，预测分析，数据隐私1。 在现代战争时代的研究中，数据已成为一种战略资产，并且利用大数据和机器学习的力量（ML）的能力对于在国防行动中的有效决策方面变得越来越重要。 来自传感器网络，情报报告和社交媒体等各种来源的数据的指数增长给国防部门带来了机遇和挑战。 大数据和ML提供了通过增强情境意识，威胁检测和决策支持系统来改变防御能力的潜力。2康奈尔大学，纽约，美国数据驱动战争时代，大数据和机器学习（ML）技术的整合已成为增强国防能力的至关重要。本研究报告深入研究了大数据和ML在国防部门中的应用，探索了他们彻底改变情报收集，战略决策和运营效率的潜力。通过利用大量数据和高级算法，这些技术为威胁检测，预测分析和优化资源分配提供了前所未有的机会。但是，他们的采用也引起了人们对数据隐私，道德影响和滥用潜力的关键关注。本报告旨在全面了解大数据的当前状态和国防上的ML，同时研究必须解决的挑战和道德考虑，以确保负责任和有效的实施。k eywords大数据，机器学习，防御，高级算法，预测分析，数据隐私1。在现代战争时代的研究中，数据已成为一种战略资产，并且利用大数据和机器学习的力量（ML）的能力对于在国防行动中的有效决策方面变得越来越重要。来自传感器网络，情报报告和社交媒体等各种来源的数据的指数增长给国防部门带来了机遇和挑战。大数据和ML提供了通过增强情境意识，威胁检测和决策支持系统来改变防御能力的潜力。现代战争中数据驱动决策的重要性越来越不可能被夸大。快速处理和分析大量数据的能力可以为时间敏感的操作提供重要优势，从而实现更快，更明智的决定。大数据和ML技术可以帮助识别模式，预测潜在威胁并优化资源分配，最终提高运营效率和有效性。1.1.问题声明和研究目的尽管大数据和ML具有巨大的潜力，但国防部门在处理从不同来源产生的大量数据方面面临着巨大的挑战。需要增强的情境意识，威胁检测和国防行动的决策支持[1]。这项研究的目的是探索将大数据和ML整合到国防部门中的应用，利益和挑战，特别着眼于应对数据质量，集成和管理的挑战。
2024 年第 36 周传染病威胁报告
• 根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，自 2022 年开始监测猴痘病毒以来，截至 2024 年 7 月 31 日，全球已报告超过 100,000 例猴痘病毒 (MPXV) 分支 I 和分支 II 确诊的猴痘病毒病例，包括超过 200 例确诊死亡病例。 • 根据 2024 年 8 月 31 日发布的非洲疾病预防控制中心流行病情报报告，2024 年，非洲联盟 13 个成员国共报告了超过 20,000 例猴痘病毒分支 I 和分支 II 确诊病例，包括超过 600 例死亡病例（确诊和疑似病例），包括超过 5,000 例确诊病例。尽管病例的流行病学特征与前一周相似，但几内亚这个新国家报告了 1 例猴痘病毒病例，乌干达报告了与刚果民主共和国没有流行病学联系的病例，肯尼亚报告了 1 例有卢旺达旅行史的病例。• 瑞典（8 月 15 日；1 人）和泰国（8 月 22 日；1 人）报告了非洲大陆以外的输入性 I 型猴痘病毒病例。尚未报告二次传播。• 更多信息可在 8 月 16 日发布的欧洲疾病预防控制中心快速风险评估（受感染非洲国家猴痘病毒 I 型猴痘病毒引起的欧盟/欧洲经济区风险评估）和 8 月 26 日发布的流行病学更新中找到，其中包括最新的欧洲疾病预防控制中心建议。• 欧洲疾病预防控制中心正在密切监测和评估流行病学情况。
介绍
欧洲科技行业，尤其是瑞士，正面临着多方面的挑战，这些挑战阻碍了其全球竞争力，其中最主要的是劳动力短缺问题 1,2 。尽管女性占人口的 50%，但在技术相关职业和公司中，女性的代表性仍然严重不足。如果有效地解决这一代表性不足的问题，就有机会大幅减少劳动力短缺并促进经济发展。目前，欧洲科技岗位中的女性代表性仅为 22% 3 。瑞士的情况也类似，女性在科技公司（25%）和高级领导职位（18%）中的代表性仍然不足 4 。本白皮书旨在通过吸引更多女性从事技术职业，提出解决科技行业人才短缺的解决方案。它为应对这一短缺挑战的技术行业高管、政策制定者和专业人士提供了战略指导，特别关注瑞士。本文旨在通过为这些利益相关者提供可行的建议，解决因性别不平衡而错失的机会。本文内容源自麦肯锡公司开展的研究，尤其是“科技界女性：解决欧洲人才短缺的最佳选择” 3 的研究，借鉴了先进能力中心多样性与包容性 (CCDI) 性别情报报告的技术样本 4 的见解，以及参加 digitalswitzerland 在世界经济论坛上主办的世界咖啡馆的 70 多位主题专家和思想领袖的贡献。研究见解还补充了瑞士技术行业领袖的专家见解。该合作项目以 digitalswitzerland、麦肯锡公司和圣加仑大学的贡献为基础。
从网络智能报告中挖掘时间攻击模式
摘要 - 从网络攻击中扣除要求从业人员对高级对手行为进行操作。网络智能智能（CTI）关于过去的网络攻击事件的报告描述了随时间的恶意行动链。要避免重复网络攻击事件，从业人员必须主动识别并防御反复出现的行动链，我们称这是时间攻击模式。在动作之间自动挖掘模式提供了有关过去网络攻击的对抗行为的结构化和可行的信息。本文的目的是通过从网络威胁情报报告中挖掘时间攻击模式来帮助安全从业人员对网络攻击的优先级和主动防御。为此，我们提出了Chronocti，这是一种自动化管道，用于开采过去网络攻击的网络智能智能（CTI）报告的时间攻击模式。要构建Chronocti，我们构建了时间攻击模式的地面真相数据集，并应用最先进的大语模型，自然语言处理和机器学习技术。我们将ChronoCTI应用于一组713个CTI报告，在其中我们确定了124个时间攻击模式 - 我们将其分为9个模式类别。我们确定最普遍的模式类别是欺骗受害者用户执行恶意代码来发起攻击，然后绕过受害者网络中的反恶意软件系统。基于观察到的模式，我们主张组织培训用户有关网络安全最佳实践，引入功能有限的不变操作系统以及执行多用户身份验证。此外，我们提倡从业人员利用Chronocti和设计对策的自动化矿化能力，以应对重复的攻击模式。
![arxiv：2407.16928v2 [cs.cr] 2024年12月31日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\86eac3ad6bbce5b61e71a23f0e90f56f2598fb7a.webp)
arxiv：2407.16928v2 [cs.cr] 2024年12月31日
摘要 - 对抗动力学是网络空间中犯罪和防御性质的内在性，攻击者和后卫都在不断发展其技术。鉴于可用的各种安全产品，用户在选择最有效的解决方案时经常面临挑战。更重要的是，基于单点攻击的传统基准越来越不足，无法准确反映全部攻击者能力，并且在正确评估防御产品的有效性方面缺乏。自动多阶段攻击模拟提供了一种有希望的方法来提高系统评估效率并有助于分析检测系统的有效性。但是，模拟完整的攻击链很复杂，需要安全专业人员的大量时间和专业知识，面临着几个挑战，包括攻击技术的覆盖有限，高水平的要求专业知识以及缺乏执行细节。在本文中，我们将自动攻击模拟建模为计划问题。通过使用规划域定义语言（PDDL）正式描述攻击模拟问题，并结合了问题和域空间的域知识，我们可以通过标准化的，无独立的计划算法来计划攻击路径。我们探讨了大语言模型（LLMS）的潜力，以总结和分析现有攻击文档和报告中的知识，从而促进自动攻击计划。我们介绍了一个Urora，该系统自动模拟了基于外部攻击工具和威胁情报报告的完整攻击链。我们使用300多个模拟的网络攻击评估了Urora，这表明其自动构建多步攻击计划的能力在正确性和完整性方面具有较高的质量。根据我们的用户研究，与手动攻击结构相比，Urora将使用的时间减少了90％。与以前的工作相比，Urora结合了更广泛的攻击动作。为了支持进一步的研究，我们将开源数据集，其中包括所有构建攻击链的执行文件。