XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System漏洞
弥合差距：基于人工智能的产业与学术界之间的漏洞管理研究
摘要 — 人工智能 (AI) 的最新研究进展为自动化软件漏洞管理带来了有希望的结果。据报道，基于 AI 的模型大大优于传统的静态分析工具，这表明安全工程师的工作量大大减轻。然而，业界对将基于 AI 的技术集成到其安全漏洞管理工作流程中仍然非常谨慎和有选择性。为了了解原因，我们进行了一项基于讨论的研究，以作者丰富的行业经验和敏锐的观察为基础，揭示了该领域研究与实践之间的差距。我们通过实证研究确定了阻碍行业采用学术模型的三个主要障碍，即可扩展性和优先级的复杂要求、有限的定制灵活性和不明确的财务影响。同时，缺乏广泛的现实世界安全数据和专业知识对研究工作产生了重大影响。我们提出了一系列未来方向，以帮助更好地了解行业期望，提高基于 AI 的安全漏洞研究的实际可用性，并推动行业和学术界之间的协同关系。索引术语 — 人工智能、漏洞管理、深度学习、研究与实践
针对基于 FPGA 的设计的周期精确软错误漏洞分析框架
摘要 — 许多航空航天和汽车应用在其设计中使用 FPGA，因为它们具有低功耗和可重构性要求。同时，此类应用对系统可靠性也提出了很高的标准，这使得基于 FPGA 的设计的早期可靠性分析变得非常关键。在本文中，我们提出了一个框架，可以快速准确地对基于小型 FPGA 的设计进行软错误漏洞的早期分析。我们的框架首先从 FPGA 设计中提取综合后网表。然后，它使用我们提出的接口软件将位翻转配置故障插入到设计网表中。之后，它将网表的黄金副本和故障副本无缝地输入到开源模拟器 Verilator 中，以进行周期精确仿真。最后，它生成原始设计的漏洞得分直方图以指导可靠性分析。实验结果表明，在 ITC'99 基准上分析注入的位翻转故障时，我们的框架比具有周期级精度的 Xilinx Vivado 故障模拟运行速度快 53 倍。索引词——FPGA、可靠性、CAD 框架、软错误。
农业工业综合体的数字化：量子密码系统现存漏洞分析
在非相干攻击中，攻击者分别处理从重新传感器接收到的每个光子。最简单的选择是上述拦截攻击 - 发送光子。由于在这种攻击期间，光子不会沿着通信线路进一步传递，但会发送新的光子，因此这种策略称为不透明的。非相干攻击也是将量子样本与通过信道发送的光子纠缠在一起的攻击。在这种情况下，每个光子都会与独立于其他光子的单独分解混淆，并且相互作用的光子会发送到接收器。现在，攻击者可以将样本存储在量子存储器中，并在公开的消息交换结束后分别测量它们的状态。窃听公开的消息允许人们找出发送者的基础，从而选择最佳测量程序以获取有关密钥的更多信息。这种攻击是半透明的，因为攻击者混淆其样本的光子的状态会发生变化。通过减少攻击者收到的密钥信息量，可以降低攻击者引入的错误级别 [14]。
s ecurity n et：评估公共模型上的机器学习漏洞
虽然高级机器学习（ML）模型在许多现实世界应用中都构建了，但以前的工作表明这些模型具有安全性和隐私性漏洞。在该领域已经进行了各种经验研究。但是，大多数实验都是对安全研究人员本身训练的目标ML模型进行的。由于对具有复杂体系结构的高级模型的高度计算资源需求，研究人员通常选择使用相对简单的架构在典型的实验数据集中培训一些目标模型。我们争辩说，要全面了解ML模型的漏洞，应对具有各种目的训练的大型模型进行实验（不仅是评估ML攻击和防御的目的）。为此，我们建议使用具有Inter-Net（公共模型）权重的公开模型来评估ML模型上的攻击和防御。我们建立了一个数据库，即具有910个注释的图像分类模型的数据库。然后，我们分析了几种代表性的AT-TACS/防御能力的有效性，包括模型窃取攻击，会员推理攻击以及对这些公共模型的后门检测。我们的评估从经验上表明，与自训练的模型相比，这些攻击/防御措施的性能在公共模型上可能有很大差异。我们与研究社区1分享了SCURITY N ET，并倡导研究人员在公共模型上进行实验，以更好地证明其未来所提出的方法的有效性。
不同行业的AI安全：对漏洞和缓解策略的全面审查
AI通常用于检测金融部门的欺诈和信用评分，但具有潜在的风险，例如对抗性攻击和数据操纵。同样，医疗保健行业将AI用于预测性医疗保健诊断和患者信息保护；威胁是数据盗窃和攻击诊断模型的对抗性示例。在制造业中，AI个人包含预测性维修和出色的控制，尽管他们不断暴露于工业间谍活动和AI模型的破坏。在零售业中，AI用于改善营销并预测消费者的行为。尽管存在这些好处，但有关使用可能有偏见的算法的问题，并且侵犯隐私的问题继续提高其丑陋的头脑。将AI用于监视或自动操作系统的防御性和政府组织最容易受到关键控制系统和先天安全系统的对抗干预。
在虚拟化云环境中利用侧向通道漏洞：
2,3,4学生，网络安全系，Paavai工程学院，Namakkal Abstract Cloud Computing对虚拟化的依赖引入了安全风险，尤其是侧道通道攻击，这些攻击利用共享资源来推断敏感数据。这些攻击利用CPU缓存，内存访问模式，时机变化和功耗来从共同定位的虚拟机（VMS）中提取机密信息。本文在虚拟化的云环境中分类了新兴的侧道渠道威胁，分析攻击向量，例如基于缓存的基于内存，基于内存，功率分析，时机和基于网络的侧向通道攻击。它还评估了现有的对策，包括基于硬件的隔离，软件防御和管理程序级别的安全性增强功能。此外，本文探讨了跨VM侧向通道攻击的现实案例研究，并提出了未来的缓解策略，例如AI驱动的异常检测，量子弹性加密和安全的硬件创新。解决这些漏洞对于确保数据机密性和对多租户云基础架构的信任至关重要。加强针对侧通道攻击的防御能力将在云计算的未来安全性中起关键作用。关键字：云安全性，侧渠道攻击，管理程序安全性，多租户云环境简介云计算通过提供可扩展，成本效益和需求计算资源来改变现代IT基础架构。各个行业的组织越来越依赖云服务来存储，处理和管理敏感数据。在云计算的核心上是虚拟化，它使多个虚拟机（VM）能够通过管理程序在共享的物理硬件上操作。虚拟化增强了资源利用率和运营效率，但它也引入了安全风险，尤其是侧通道攻击。侧通道攻击通过共享硬件资源而不是利用软件漏洞来利用间接信息泄漏。在多租户云环境中，攻击者可以通过分析缓存访问模式，内存交互，时机变化，功耗或网络流量来提取敏感数据。与通常需要直接访问目标系统的常规攻击不同，侧渠道攻击使对手可以从共同居民VM中推断机密信息，而不会违反传统的安全机制。日益增长的基础设施 - AS-A-Service（IAAS）和平台为AS-AS-Service（PAAS）模型增加了侧向通道攻击的风险，因为不同的租户经常共享相同的物理
您的客户是否可以免于潜伏在其系统中的端点漏洞？
●数据 - 终点通常包含有价值的数据，例如客户的个人身份信息（PII）●公司停机时间 - 不良行为者可以利用漏洞部署勒索软件并进行服务攻击的脆弱性，并进行服务攻击，关闭倒闭行动，关闭销售者的行动●监管范围可能会导致群体的攻击范围 - 违反了侵犯的侵犯，侵犯了侵犯的范围，侵犯了侵犯的范围，侵犯了违规的范围批评通过利用端点并横向移动，在公司网络中立足，播种种子为长期运动
网络效应揭示克劳塞维茨理论的漏洞
这些理论考量在塑造美国军事政策和军事理论方面发挥着关键且隐含的作用。它们塑造了高层领导人对战争的看法以及关于战争应如何进行的假设——甚至构成战争的因素。它们主要基于一套古老的理论参考资料，这些参考资料为当今政策和军事理论的发展奠定了基础。我们的美国国家安全和军事政策借鉴了这些理论，以概念化战争是什么以及应该如何进行战争。这些理论反过来又为军事理论的发展奠定了基础，军事理论规定了军队应该如何思考和处理战争。因此，本文考察了美国军事政策和理论中的理论参考，并得出结论：塑造军事领导人和规划者的假设、构想和实践的理论参考不足以提供包含网络领域的战争理论。
单细胞基因型 - 表型映射标识Vexas综合征的治疗漏洞
抽象的躯体进化导致跨组织中克隆多样性的出现，对人类健康具有广泛的影响。躯体进化的一个引人注目的例子是由造血干细胞中的体细胞UBA1突变引起的Vexas（液泡E1酶X连接自身炎症体细胞）综合征，诱发了治疗治疗 - 恐怖分子，全身炎症。然而，导致突变体HSC生存和扩展的机制尚不清楚，从而限制了有效疗法的发展。缺乏UBA1突变HSC的动物或细胞模型阻碍了对原代人Vexas样品的分析，该样品具有野生型和UBA1的混合物的分析。为了应对这些挑战，我们应用了单细胞多词，以全面定义了VEXAS患者的转录组，染色质的可及性和信号传导途径改变，从而可以直接比较突变体与野生型细胞在同一环境中的直接比较。我们证实了髓样细胞中UBA1 M41V/T突变的预期富集，并还发现这些突变在天然杀手（NK）
Quantum Computer Controller中功率侧通道漏洞的探索
对量子计算的迅速增长的兴趣也增加了使这些计算机免受各种物理攻击的重要性。不断增加量子计算机的储蓄数量和改进，这对于这些计算机运行具有高度敏感知识特性的新型算法的能力具有很大的希望。但是，在当今基于云的量子计算机设置中，用户缺乏对计算机的物理控制。物理攻击，例如数据中心恶意内部人士犯下的攻击，可用于提取有关这些计算机上执行的电路的敏感信息。这项工作显示了对量子计算机中基于功率的侧向通道攻击的首次探索和研究。探索攻击可用于恢复有关发送到这些计算机的控制脉冲的信息。通过分析这些对照脉冲，攻击者可以逆转电路的等效栅极级别的描述，并且正在运行的算法或将数据刻录到电路中。这项工作介绍了五种新型攻击，并评估了从基于云的量子计算机获得的控制脉冲信息。这项工作说明了如何和哪些电路可以恢复，然后又如何从量子计算系统上的新策划的侧通道攻击中进行防御。