XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System红队
为乌克兰停火做准备：俄罗斯红队倡议
被占领的领土和居住在那里的人民从根本上来说一直是俄罗斯人，他们需要成为大俄罗斯的一部分。2 俄罗斯可能声称要保护俄罗斯族或讲俄语的乌克兰人的俄罗斯身份和自治权。然而，值得注意的是，一些评论员认为，俄罗斯对乌克兰的侵略从根本上与俄罗斯希望对基辅的乌克兰政府施加影响有关。因此，俄罗斯也可能以有权拥有势力范围的心态加入谈判，从而对乌克兰的国内和外交政策进行某种形式的控制。这些叙述不仅是当前冲突的基础，也是俄罗斯 2014 年入侵乌克兰东部和
红队中的人工智能
红队模拟现实世界中对组织、基础设施或个人等目标的攻击，以测试他们的防御能力并评估漏洞。人工智能在红队网络攻击中发挥着重要作用。本文通过研究人工智能方法在各种情况下如何被滥用以及确定这些攻击的典型目标，探讨了人工智能在红队中的影响。最近的研究强调了与大型语言模型（LLM）相关的风险，这是一种先进的人工智能，以及它们重塑红队领域的潜力。本文旨在进行全面回顾，分析人工智能在网络攻击中的作用及其对红队实践的影响。论文第 2 章分析了提交的文章，总结了其方法和结果。本文进行了范围界定审查，旨在确定红队中使用的 AI 方法及其有针对性攻击的性质。第 3 章介绍了扩展的文献综述，采用叙述性综述和滚雪球抽样方法来实现其目标。该评论重点介绍了红队攻击中使用的大型语言模型 (LLM)。它探讨了 LLM 和其他高级 AI 方法在网络攻击领域的作用，重点介绍了最近的研究及其目标。AI 正在推动整个红队领域的变革，而 LLM 等高级 AI 既带来了机遇，也带来了风险。自动化网络攻击的兴起带来了新的复杂程度，使得这些攻击越来越难以检测。网络犯罪分子正在利用可访问的 AI 工具执行自动化和高度逼真的攻击，通常只需要极少的人为干预。这些基于 LLM 的应用程序不仅使攻击者能够优化他们的策略，而且由于 AI 系统内的漏洞，还存在严重风险，可能导致严重后果。例如，对 AI 驱动的攻击的模拟显示出很高的成功率，凸显了这些工具增强网络攻击方法的潜力。讨论了 Auto-GPT 等工具在未来向公众推出时被滥用的可能性。需要对网络攻击中的 AI 进行研究，以应对红队中使用 AI 应用程序所带来的威胁。
红队：如何通过像敌人一样思考来取得成功
在竞争激烈的商业环境中，战略构思不当、安全措施薄弱或资源不足的活动都可能导致财务和声誉受损。在国家安全背景下，结果可能是——而且已经是——灾难性的，包括生命损失、不可预见的后果和声誉受损。然而，根据 Micah Zenko 的说法，在大多数情况下，通过使用 3 种核心实践可以提高获得更有利结果的机会：模拟、漏洞探测和替代分析。那些意识到自己批改作业所固有的危险的人可以招募一支由熟练的主持人组成的“红队”，他们使用这些实践来鼓励批判性思维、群体思维缓解、文化同理心和自我意识，以加深对组织或参与者的动机、意图和能力的理解。
第一本《红队防御》书籍的部分收益捐赠给了国防互助委员会
5 月 2 日星期四，在军备总代表 Emmanuel Chiva 和军团将军 Christophe Abad、巴黎军事长官的见证下，武装部队部和巴黎科学与文学大学 (PSL) 向国防互助委员会赠送了一张金额为 10,750 欧元的支票。
红队生成式 AI/NLP、BB84 量子密码协议和 NIST 批准的抗量子密码算法
这项研究历时五年，深入探讨了这种融合对网络安全的影响，特别关注人工智能/自然语言处理 (NLP) 模型和量子加密协议，特别是 BB84 方法和特定的 NIST 批准算法。该研究利用 Python 和 C++ 作为主要计算工具，采用“红队”方法，模拟潜在的网络攻击来评估量子安全措施的稳健性。为期 12 个月的初步研究奠定了基础，本研究旨在在此基础上进行扩展，旨在将理论见解转化为可操作的现实世界网络安全解决方案。该研究位于牛津大学技术区，受益于最先进的基础设施和丰富的协作环境。该研究的总体目标是确保随着数字世界向量子增强操作过渡，它仍然能够抵御人工智能驱动的网络威胁。该研究旨在通过迭代测试、反馈集成和持续改进来促进更安全、量子就绪的数字未来。研究结果旨在广泛传播，确保知识惠及学术界和全球
人工智能安全红队方法指南（第 2 版）...
团队合作................................................................................................................................ 49
AI 安全红队方法指南（1.00 版）
附录 ................................................................................................................................ 55
人工智能安全红队方法论指南（版本 1.01）
参考文献列表................................................................................................................ 39
CISA红队针对联邦民用行政部门组织的行动强调了深入防御的必要性
在2023年初，网络安全和基础设施安全局（CISA）对联邦平民行政部门（FCEB）组织进行了Silentshield红色团队评估。在Silentshield评估期间，Red Team首先对民族国家网络运营进行了无知的长期模拟。团队模仿了成熟威胁行为者的技术，商业和行为，并衡量潜在的停留时间参与者在网络上的技术，从而对组织的安全姿势进行了现实评估。然后，团队直接与组织的网络捍卫者，系统管理员和其他技术人员合作，以解决评估过程中发现的优势和劣势。团队的目标是协助组织提炼其检测，反应和狩猎功能，尤其是狩猎未知的威胁。