XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模拟攻击
基于...的 DDoS 攻击机器学习检测
图 2 显示了具有相同 Hurst 值和不同系数值 k 的两个模型流量实现。两个实现具有相同的平均值，但突发程度不同：上面的实现的最大突发值高达 80，下面的实现的最大值高达 200。为了模拟攻击实现，使用了 [28] 中详细描述的数据集。这项工作介绍了收集 SNMP-MIB 真实统计数据的机制及其用法。进行了真实的实验，其中有六种类型的 DoS 攻击和暴力攻击。流量数据是从 SNMP 代理收集的。数据集包含 4998 条记录，其中每条记录包含 34 个 MIB 变量，这些变量被分为相应的组，即：接口、IP、TCP 和 ICMP。图 3 显示了一些用于模拟攻击流量的攻击实现。
![建立人工智能（AI）普及的数据驱动型经济社会所必需的AI安全技术 [最高25亿日元]](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0bf48d7eaaa23731f2b8a253bb4706e258198618.png)
建立人工智能（AI）普及的数据驱动型经济社会所必需的AI安全技术 [最高25亿日元]
该项目将开发和演示利用创新人工智能来对抗特定系统的尖端攻击技术的安全技术原型，同时也旨在通过对虚拟系统的模拟攻击和防御来推动技术进步、培养人力资源并扩大社区。
2022 年网络安全有效性状况
报告结果基于使用 Cymulate 平台在全球用户群中执行的模拟攻击场景和活动的匿名汇总数据。Cymulate 使用基于已知行业标准的专有评分方法，包括 MITRE® ATT&CK® 框架、NIST 特别出版物 800-50 和其他基准。本报告中使用的加权平均值补偿了特定向量相对使用情况的差异。结果以 0 到 100 的等级呈现（0 表示风险最小）；并进一步分为四个风险类别：表现最佳者为安全、可能需要调整的系统为低风险、需要特别关注的领域为中等风险、以及表示几乎没有安全控制或安全控制无效的高风险。
深度优化的替换盒量子实现
近年来，量子计算被认为是对我们日常通信中使用的安全 / 隐私算法的完整性的严重威胁。特别是，它促使人们加速研究捍卫后量子世界的密码学。为了了解我们当前使用的哪些加密协议容易受到此类攻击，我们旨在自己使用或模拟量子计算机来诊断加密弱点。最近的研究成果如 [6]、[18]、[19] 反映了这一点。为了优化针对给定协议的 Grover 搜索算法密钥恢复攻击，我们需要一个负担最小的协议量子电路实现。一个与计算负担成比例的指标是电路的深度。在量子计算机模拟中，深度优化的量子电路减少了计算模拟攻击结果所需的时间。在量子计算机的物理实现中，深度优化的电路减少了组件之间的接近度，从而减少了电路中的噪声量。
供应链情报数据表
Cyberint是有影响力的情报公司，通过帮助组织在产生不利影响之前发现和减轻外部网络威胁来降低风险。通过连续发现不断发展的攻击表面，结合了自动化的收集和分析大量的智能，从开放，深层和深色的网络上，通过连续发现不断发展的攻击表面，可以通过连续发现不断发展的攻击表面来提供卓越的知名度。一组全球军事级网络安全专家与客户一起工作，以迅速检测，调查和破坏相关威胁 - 在他们有机会发展为重大事件之前。全球客户，包括所有主要市场垂直行业的财富500名领导者，都依靠网络倾斜来保护自己免受一系列外部风险的侵害，包括漏洞，不良配置，网络钓鱼，模拟攻击，恶意软件感染，暴露的凭据，数据泄漏，欺诈，欺诈，欺诈和第3党风险。
使用QR码修改和椭圆曲线密码
抽象的身份证或Kartu Tanda Penduduk（KTP）对于印尼人民至关重要。KTP包含个人信息，例如国家身份编号（NIK），姓名，地址，性别等。由于KTP具有必不可少的数据，并且仍在常规上打印，因此如果丢失了KTP，则存在一个漏洞，并且所有者的数据被披露，以便如果不负责任的人找到它，则可以使用数据来模仿所有者。在Haque等人，[1]提出的先前方法中，数据存储在QR码中。但是，没有验证方法可以使原始所有者合法化，并且系统没有登录功能。为了克服Haque等人的弱点，方法[1]，使用椭圆曲线EL-Gamal（ECEG）对所有者的NIK进行了加密，并在将其存储在QR码中之前，在将其存储之前使用ECDSA进一步签名。对于在数据库中获取所有者的数据，应在扫描QR码后进行验证过程。使用提出的方法，猜测攻击成功的可能性为1 /（n -1）。同时，模拟攻击成功的可能性为1 /（Q1 * Q2 * L）。
单个痕量侧通道攻击在头脑中的MPC框架
摘要。在本文中，我们提出了第一个基于阈值秘密共享（也称为阈值计算）的单个痕量侧渠道攻击，该攻击以其原始版本为单位（TCITH）。这个MPCITH框架可以在美国国家标准技术研究所（NIST）呼吁数字签名的最近第二轮中的14个数字签名计划中的5个中找到。在这项工作中，我们首先要突出显示TCITH框架的侧向通道漏洞，并在SDITH算法上显示它的剥削，这是该NIST调用的一部分。具体来说，我们利用了Galois字段中乘法函数的泄漏来对中间值进行预测，并使用算法的结构有效地组合了信息。这使我们能够建立攻击，这既是针对MPCITH框架的第一个软分析侧通道攻击（SASCA），也是对SDITH的第一次攻击。更具体地说，我们使用阈值变体结构来重建秘密密钥，基于信念传播（BP）来建立一个基于信念传播（BP）的SASCA。我们在锤量重量（HW）泄漏模型下进行模拟攻击，以评估该方案对SASCA的阻力。然后，我们在实际情况下，更具体地说是在STM32F407上执行攻击，并为所有安全级别恢复秘密键。我们通过讨论我们可以用来减轻攻击的各种改组对策来结束本文。
增强移动生物识别身份验证：用于解决面部ID技术中安全漏洞的新模型
抽象 - 面部ID技术已成为移动生物识别验证的基石，提供便利性和增强的用户体验。然而，其越来越多的采用也强调了关键的安全漏洞，例如欺骗攻击，深击剥削以及与环境适应性有关的问题。本研究提出了一种新型模型，旨在解决这些脆弱性，以增强面部ID技术的可靠性和安全性。所提出的模型将高级机器学习算法与多因素生物识别验证相结合，以增强面部识别系统的鲁棒性。关键特征包括实时livese检测，反欺骗措施以及适应性识别能力，可提高各种环境和人口统计学的准确性。该模型采用混合方法，将传统的面部识别方法与补充生物识别指标（例如眼动模式和热成像）相结合，以减轻潜在的攻击量。本研究采用混合方法方法，包括模拟攻击方案，用户试验和算法性能评估。结果表明，新模型大大降低了欺骗尝试和深层违规的成功率，同时保持高认证速度和用户便利性。该研究还强调了该模型对低光和高动作条件的适应性，从而解决了当前面部ID系统中长期存在的局限性。此外，该模型为移动身份验证的未来创新铺平了道路，促进更安全，更具包容性的数字生态系统。调查结果强调了将多层安全机制合并到生物识别验证技术中，以平衡用户体验与稳健的安全性。政策含义包括
量子密钥分发协议 - 最新调查 - ijrpr
量子密钥分发 (QKD) 标志着安全通信领域的一大飞跃，它使用量子力学来建立高度安全的加密密钥。与依赖复杂数学问题的传统加密方法不同，QKD 通过量子粒子的物理属性（例如叠加和纠缠）来保证安全性。QKD 的主要优势之一是其内置检测传输过程中任何未经授权的拦截密钥企图的能力。窃听者的任何干扰都会改变粒子的量子态，暴露拦截企图并保护通信免受损害。本研究重点关注两个重要且经过充分研究的 QKD 协议：BB84 和 E91。BB84 协议于 1984 年推出，它传输不同量子态的单个量子比特（量子位）来生成密钥。该协议的安全性通过以下原理得到加强：测量量子系统不可避免地会干扰它，从而可以检测到潜在的窃听。同时，1991 年开发的 E91 协议使用量子纠缠，这是一种粒子即使相隔很远也能保持连接的现象。E91 协议中的纠缠态可以创建共享密钥，同时确保通过破坏量子相关性来发现任何篡改行为。该项目旨在探索和模拟软件中的 BB84 和 E91 协议，以研究这些密钥生成方法如何执行并响应模拟攻击。通过专注于计算模拟而不是物理硬件，这项研究提供了一种实用且经济高效的方法来深入研究 QKD 的工作原理。使用 ProjectQ 等量子计算工具并集成加密软件，该研究涉及密钥生成和传输过程。将测试有窃听和无窃听的场景，以分析这些协议检测未经授权的监控和维持安全通信的能力。这项工作将提供有价值的见解，了解这些量子协议如何有效地抵御新兴威胁以及它们在安全通信中的未来作用。
动态的自适应差异隐私机制...
乌干达坎帕拉国际大学的学生摘要零信任体系结构中网络威胁的日益复杂性和动态性质，需要采取更适应性的方法来实现差异隐私机制。当前的静态隐私解决方案无法充分解决不断发展的威胁景观，从而导致潜在的脆弱性和降低系统效率。本研究提出了一个新颖的自适应差异隐私框架，该框架基于零信任环境中的实时威胁评估，动态调整隐私参数。我们的解决方案介绍了一种智能隐私预算优化算法，该算法不断评估威胁水平并自动重新校准隐私机制，以保持最佳保护，同时最大程度地减少性能开销。通过使用现实世界数据集和模拟攻击方案进行广泛的实验评估，我们证明，与静态机制相比，我们的自适应方法在隐私保存方面提高了47％，同时将系统性能保持在可接受的阈值之内。该框架成功地检测并响应了毫秒内新兴威胁的94％，并动态调整隐私参数以应对确定的风险。我们的结果表明，提议的解决方案有效地平衡了零信托体系结构中隐私保护，系统性能和威胁响应能力。此外，我们还提供了全面的实施指南，并确定了在生产环境中部署自适应差异隐私机制的关键挑战。简介1.1。这项研究通过引入一种实用，可扩展的解决方案来管理动态威胁景观中的差异隐私，从而有助于保护隐私系统。关键字：自适应差异隐私，零信任体系结构，动态威胁响应，隐私预算优化，安全自动化，隐私保护系统1。问题陈述现代网络安全环境由于威胁景观的复杂性迅速发展而面临前所未有的挑战。传统网络平均每天遇到2,200个网络攻击，攻击模式和不断发展的威胁向量的复杂性越来越高（Chen等，2021）。先进的持久威胁（APT）和零日漏洞的兴起显着使隐私保护格局复杂化，需要更复杂的防御机制。静态隐私机制虽然历史上有效，但现在显示出对动态威胁的反应能力的重大局限性，尤其是在零信任环境中。这些机制保持固定的隐私参数，无论威胁严重程度如何