XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System泄露
生成式人工智能时代下的学生数据安全
近年来，教育技术在学校的运用日益普遍。根据 Instructure 的《教育技术 40 强》报告，全国学校使用了 2500 多种教育技术应用。伴随着这一趋势，人工智能 (AI) 工具在课堂上的使用也迅速增加。Reach Capital 发现至少有 280 种教育技术工具将生成式人工智能融入其应用中。这些人工智能教育技术平台严重依赖从用户（包括学生和教师）收集的数据来提供个性化的学习体验和见解。这些数据可能包括有关学生的敏感信息，例如学业成绩、行为模式和个人偏好。这些数据的积累可能会使学生面临潜在风险，包括未经授权的访问、数据泄露和个人信息滥用。目前，我们已经看到全国各学区发生了 1600 多起数据泄露事件，而且随着人工智能的发展，这一数字还会继续增加。英国国家网络安全中心警告称，“人工智能 (AI) 几乎肯定会在未来两年内增加网络攻击的数量和影响”。在课堂上使用人工智能工具有明显的优势，但如果我们不小心，数据风险也可能会增加。Gen AI EdTech 工具可能会加剧一些问题：学校数据泄露率更高
用于在线加密的蜜罐密码认证...
摘要：密码认证是最广泛使用的认证技术，因为它成本低廉且易于部署。用户经常选择熟悉的单词作为密码，因为这些单词容易记住。密码可能会从薄弱的系统中泄露。介绍了一个集成创新技术的综合安全框架，以增强密码保护和用户身份验证。该方法涉及蜜字的结合和 AES（高级加密标准）算法的实现，以实现安全的密码存储。增强密码认证密钥交换（aPAKE）针对内部人员，蜜字技术针对外部攻击者。但它们都无法抵御这两种攻击。为了解决这个问题，我们引入了蜜字 PAKE（HPAKE）的概念，它使认证服务器能够识别密码泄露并达到超越传统方法的安全级别。此外，我们在蜜字机制、蜜字加密和标准化 aPAKE OPAQUE 的基础上构建了一个 HPAKE 结构。我们对我们的设计进行了正式的安全分析，确保能够抵御内部威胁并检测密码泄露。我们实施了巡回设计并将其部署在真实环境中。实验结果表明，我们的协议一次完整运行仅耗时 71.27 毫秒，计算耗时 20.67 毫秒，通信耗时 50.6 毫秒。这表明我们的设计既安全又适合实际实施。索引术语 – Honey 密码、AES、TLS、增强密码认证密钥交换 (aPAKE) I 引言
招募企业提供信息防卫装备厅正在向航空自卫队的战斗机等提供信息
项目管理部设备工程师（航空官员）披露的需要小心处理的文件等 19.4.27) 为了保存1.中规定的需要小心处理的文件。我公司将确保信息请求表等的保存，以防信息请求表等泄露。
网络安全中的人工智能和网络安全
2.6 威胁类型 ................................................................................................................ 22 2.6.1 恶意软件 ................................................................................................................ 22 2.6.2 基于 Web 的攻击 ................................................................................................ 23 2.6.3 网络钓鱼 ................................................................................................................ 23 2.6.4 Web 应用程序攻击 ................................................................................................ 24 2.6.5 分布式拒绝服务 (DDoS) ............................................................................................. 24 2.6.6 数据泄露 ................................................................................................................ 25
iMessage PQ3协议安全性分析
iMessage PQ3 协议是一种端到端加密消息传递协议，旨在在两个设备之间的长期会话中交换数据。它旨在为前向保密和后泄露保密以及经典身份验证提供经典和后量子机密性。其初始认证密钥交换由数字签名加上椭圆曲线 Diffie-Hellman 和后量子密钥交换构成；为了持续派生每条消息的密钥，它采用了 Signal 双棘轮的改编，其中包括后量子密钥封装机制。本文介绍了 PQ3 协议的加密细节，并通过改编 Cohn-Gordon 等人对 Signal 的多阶段密钥交换安全性分析给出了还原论安全性分析。(J. Cryptology，2020)。分析表明，PQ3 在协议的初始密钥交换以及持续密钥更新阶段均提供了具有前向保密性的机密性和针对传统和量子对手的后泄露安全性。
Adversa AI 专家对 NIST AI RMF 第二稿的反馈
安全测试应基于威胁模型，涵盖修改、感染和泄露类型的所有相关攻击场景。全面的对抗性测试需要各种可操作的安全指标。建议遵循 AI 安全测试方法和基准，例如“Adversa 十大 AI 漏洞”。
教育中的人工智能伦理：学生隐私......
人工智能（AI）融合了大量的新技术和理论成果，成为下一代产业变革的关键技术。人工智能可以实现教育信息的智能筛选与情景再现、模糊学习任务的自动识别与响应、人脑运作机制的神经网络模拟，并借助语音识别、计算机视觉、自然语言处理等智能分析技术，实现教育的智能化、学习的互动化，大大提升教育的效率和效果。然而，在智能处理技术快速发展的同时，隐私侵权和数据泄露风险也随之出现，对学生个人信息安全构成严重威胁，如学生隐私数据被“二次利用”导致的个人信息泄露、数据贩卖引发的网络诈骗等。隐私保护体系不完善、网络技术垄断等问题日益突出，人工智能对学生数据安全的伦理风险研究亟待加强。
