XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System攻击
检测网络攻击和网络攻击
计算机工程系1,2,3,4,5 Adsul的技术校园，Chas，Ahmednagar，印度摘要：随着网络威胁的复杂性和网络基础架构的增长，传统的基于规则的入侵检测系统（IDS）在保护现代网络攻击方面的不足证明。因此，通过实现积极的检测和缓解网络威胁，机器学习（ML）算法的集成已成为强化网络安全的一种有希望的方法。本评论论文全面探讨了ML算法在检测各种形式的网络攻击和网络入侵中的应用。审查首先概述了网络攻击和网络入侵的基本概念，为随后关于基于ML的检测方法的讨论提供了背景。它调查了网络安全采用的ML算法的景观，从支撑矢量机（SVM）等经典技术到随机森林等经典技术到更高级的方法，例如深度学习和整体模型。此外，本文解释了用于培训和评估基于ML的入侵检测系统的多种数据集，强调了它们在确保可靠且可推广的模型方面的重要性。此外，它研究了与ML驱动的检测相关的挑战和局限性，包括数据稀缺问题，对抗性攻击和模型可解释性。关键字：网络攻击，机器学习，数据集，检测
观察攻击
每个人都喜欢与您合作。你会钉住它，女婴，“我向她保证。MIT热情地微笑着，“感谢您的鼓励。这意味着您在我身边。”“我只是说明事实。您已经赚了所有这些。您的名字现在是一个品牌。那么，家庭其他人在哪里？Kim没有做到吗？” “爸爸走了过来，睡了，所以他们现在就离开了。 Kim说她有考试，无法做到。” “好吧，爱。 我需要跑一些差事然后回家。 在这里完成后，Kim没有做到吗？”“爸爸走了过来，睡了，所以他们现在就离开了。Kim说她有考试，无法做到。” “好吧，爱。 我需要跑一些差事然后回家。 在这里完成后，Kim说她有考试，无法做到。”“好吧，爱。我需要跑一些差事然后回家。在这里完成后，
基于凸组合攻击
与设备无关的框架构成了对量子协议的最务实方法，该方法不会对其实现产生任何信任。它需要所有索赔，例如安全性，可以在最终用户手中的最终经典数据级别进行。这对确定与设备无关的量子密钥分布（DIQKD）的可达到的密钥速率构成了巨大挑战，但也为考虑窃听攻击而打开了大门，这些攻击源于源自恶意第三方刚刚产生的给定数据的可能性。在这项工作中，我们探索了这条路径，并介绍了凸组攻击，作为一种高效，易于使用的技术，用于上边界的DIQKD关键速率。它允许验证最先进协议的关键率的下限的准确性，无论是单向或双向通信。特别是，我们在其帮助下证明了目前对DIQKD方案对实验缺陷的限制的预测约束，例如有限的可见性或检测效率，已经非常接近最终的可耐受性阈值。
使用机器学习检测网络攻击和网络攻击
互联网和计算机网络已成为组织和日常生活的重要组成部分。新的威胁和挑战已经出现在无线通信系统上，尤其是在网络安全和网络攻击方面。必须监视和分析网络流量以检测恶意活动和攻击。最近，机器学习技术已用于检测网络攻击。在网络安全中，已经利用了机器学习方法来处理重要问题，例如入侵检测，恶意软件分类和检测，垃圾邮件检测和网络钓鱼检测。因此，有效的自适应方法（例如机器学习技术）可以产生较高的检测率，较低的误报率以及便宜的计算和传输成本。我们的主要目标是检测网络安全性和网络攻击，例如ID，网络钓鱼和XSS，SQL注入。本研究的拟议策略是利用深神网络的结构来进行检测阶段，这应该在攻击的早期阶段说明攻击的存在系统。
外层空间和网络攻击
外层空间和网络攻击在国际空间法下的责任归属 Ishita Das * 摘要 随着外层空间的商业化以及越来越多的卫星部署，提供通信、导航和军事服务，外层空间和网络空间两个领域之间的联系正在加深。然而，这种关系所导致的脆弱性尚未得到全面解决。虽然没有专门针对这一界面的政策，但国际空间法可以处理在这方面出现的问题。《外层空间条约》第六条涉及“国际责任”。然而，早在 20 世纪 60 年代起草条约时，并没有考虑到这种关系。网络攻击可能会通过干扰 (a)“飞行控制”和 (b)“有效载荷控制”来影响太空资产。虽然对于前一种情况，发射国可能要对造成地球表面损害的活动负责，但对于后一种情况，《外层空间条约》和《责任公约》的规定实际上不能被援引。本研究论文的目的主要有四个：（1）介绍外层空间和网络空间接口的背景，特别是考虑到商业化的兴起；（2）讨论如何根据《外层空间条约》和《责任公约》处理影响太空资产的网络攻击；（3）探讨在太空资产生命周期和多方参与的背景下确定责任的挑战；最后，（4）提供结论性意见和建议。关键词：外层空间、网络攻击、责任、国际空间法
黑客攻击人工智能
人工智能容易受到网络攻击。机器学习系统——现代人工智能的核心——充满了漏洞。利用这些漏洞的攻击代码已经广泛传播，而防御技术有限且难以跟上。机器学习漏洞允许黑客操纵机器学习系统的完整性（导致它们犯错）、机密性（导致它们泄露信息）和可用性（导致它们停止运行）。这些漏洞可能造成新型隐私风险、系统性不公正（如内在偏见）甚至身体伤害。机器学习系统的开发人员（尤其是在国家安全背景下）必须学习如何管理与这些系统相关的不可避免的风险。他们应该预料到对手会善于发现和利用弱点。政策制定者必须决定何时可以安全部署机器学习系统以及何时风险太大。对机器学习系统的攻击不同于传统的黑客攻击，因此需要新的保护和响应。例如，机器学习漏洞通常无法像传统软件那样修补，从而为攻击者留下了持久的漏洞。更糟糕的是，其中一些漏洞几乎不需要或根本不需要访问受害者的系统或网络，这为攻击者提供了更多机会，并降低了防御者检测和保护自己免受攻击的能力。因此，本文提出了四个发现供政策制定者考虑：
