XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System木马
针对工业企业和公共机构的定向攻击
在收到 CnC 服务器的响应后，恶意软件会检查它是否包含特殊字符串。在此处讨论的恶意软件示例中，该字符串的值为“Kr*^j4”。恶意软件开始通过哈希动态导入 Windows API 函数，然后仅在字符串匹配时才执行有效负载。无法确定攻击者为何在 PortDoor 中实现此逻辑。一个可能的答案是，这可能是一种检查木马版本与 CnC 服务器兼容性的方法。
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人工智能系统安全和隐私的真实学习方法
真实学习是一种实践性的教育方法，旨在为学生提供解决实际问题所需的技能和知识。在网络安全背景下，真实学习可以帮助学生培养所需的技能，以应对机器学习系统日益增加的对抗性攻击风险。为了实现这一目标，真实学习通常涉及一系列实验前、实验和实验后活动，学生在其中学习关键概念、练习解决问题并反思他们的解决方案。随着机器学习变得越来越普遍，对抗性攻击和其他安全威胁的风险也在增加。对抗性攻击可以绕过传统的网络安全防御并造成重大损害，例如窃取敏感数据或注入恶意代码。除了对抗性攻击外，人工智能系统还面临着多种安全威胁 [1]，例如人工智能木马 [2]、模型反转 [3] 和其他类型的网络攻击。为了有效地对抗这些威胁，网络安全课程需要结合对机器学习系统攻击和防御的真实学习。然而，目前该领域缺乏教学和学习材料、开源便携式动手实验室软件以及专门的工作人员和教师。为了应对这些挑战，我们提出了一种开源、便携和模块化的方法来增强人工智能的安全性和隐私性。这种方法涉及开发在线、便携式动手实验室软件，该实验室软件由多个模块组成，涵盖各种主题，例如入门、对抗性示例攻击和防御、AI 木马攻击和防御、模型反转攻击和防御、数据集中毒攻击和防御、算法
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网站使用条款 - Quantum Golf
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Rafiki Power 电动汽车和自动驾驶汽车
尽管非洲是人口第二大的大陆，但它是世界上“电力贫困”地区，为坦桑尼亚的偏远社区提供清洁且负担得起的电力，非洲是一个挑战。Rafiki Power已应对这一挑战，并通过基于容器的PV太阳能和Trojan电池支持的微电网系统为坦桑尼亚的Ololosokwan村带来电力。为了建造微电网，拉菲基电力使用了木马深循环太阳能AGM电池为村民，企业和当地警察提供电力。这增加了居民的生活水平，扩大教育机会并增强了整体经济发展。
内部邪恶：通过休眠硬件Trojans的机器学习后门
摘要 - 后门对机器学习构成了严重威胁，因为它们会损害安全系统的完整性，例如自动驾驶汽车。虽然已经提出了不同的防御来解决这一威胁，但他们都依靠这样的假设：硬件加速器执行学习模型是信任的。本文挑战了这一假设，并研究了完全存在于这样的加速器中的后门攻击。在硬件之外，学习模型和软件都没有被操纵，以使当前的防御能力失败。作为硬件加速器上的内存有限，我们使用的最小后门仅通过几个模型参数偏离原始模型。为了安装后门，我们开发了一个硬件特洛伊木马，该木马会处于休眠状态，直到在现场部署后对其进行编程。可以使用最小的后门来配置特洛伊木马，并仅在处理目标模型时执行参数替换。我们通过将硬件特洛伊木马植入商用机器学习加速器中，并用最小的后门来证明攻击的可行性，以使其对交通符号识别系统进行编程。后门仅影响30个模型参数（0.069％），后门触发器覆盖了输入图像的6.25％，但是一旦输入包含后门触发器，它就可以可靠地操纵识别。我们的攻击仅将加速器的电路大小扩大了0.24％，并且不会增加运行时，几乎不可能进行检测。鉴于分布式硬件制造过程，我们的工作指出了机器学习中的新威胁，该威胁目前避免了安全机制。索引术语 - 硬件木马，机器学习后门。
2022 年勒索软件权威指南 - IBM
勒索软件是当今网络犯罪最强大的商业模式之一，取代了银行木马、网络钓鱼、分布式拒绝服务 (DDoS) 和加密劫持等长期存在的主流模式。一些犯罪分子使用这些模式作为最终有针对性攻击的初始垫脚石。勒索软件犯罪模式已经损害了全球各地的组织，每年造成数十亿美元的损失。更糟糕的是，勒索软件已经开始对人类生命造成损害。这些可能影响医院和医疗设备的攻击已被业内称为“杀伤软件”，因为它们有可能间接导致死亡。
年度暗网报告2024
暗网已成为分发攻击者进行操作所需的一切所需的枢纽。exploits很容易获得，从零日漏洞到完全开发的漏洞利用工具包。这些工具通常带有详细的说明，即使是具有有限技术专长的攻击者也可以有效地使用它们。折衷帐户的凭据，无论是公司网络，云服务还是个人资料，都以充满活力的在线市场进行交易，价格取决于目标的价值。预包装的恶意软件，例如勒索软件即服务平台和信息偷走的木马，也很容易访问，大量泄漏的个人数据也可以访问，这些数据会促进网络钓鱼和身份盗窃等次要攻击。
