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专用安全组件的协作保护配置文件认证报告F5 Big-IP V17.1.0.1 APM
评估的目标（TOE）是由硬件和软件组成的网络设备。脚趾提供网络流量管理功能，例如本地交通管理和访问策略管理。脚趾由软件版本17.1.0.1组成，包括APM，构建17.1.0.1- 0.61.4，安装在以下硬件设备之一上：●I4000型号系列，包括i4600和I4800●i4800●i5000型号系列，包括I5600，I5800型和I5820型和I5820-DF●I77000型号，包括i5820-DF●II77000型号，包括I58200型号，包括I5600型号 i7820-DF ● i10000 model series, including i10600, and i10800 ● i11000-DS model series, including i11600-DS, and i11800-DS ● i15000 model series, including i15600, i15800 and i15820-DF ● C2400 with B2250 ● C4480 with B4450 ● R4000 model series, including R4600 and R4800●R5000型号系列，包括R5600，R5800，R5900和R5920-DF●R10000型号系列，包括R10600，R10800，R10900和R10920-DF●R12000型号，包括R12600DS，R12800DS和R12800DS和R12900DS，包括R12600DS批次批次●R12800DS● hypervisors ● VMWare ESXi 8.0.0.10100 ● Hyper-V 10.0.20348.1 on Windows Server 2022 Standard ● KVM qemu-system-x86 v1:6.2+dfsg-2ubuntu6.6 on Ubuntu 22.04.1 LTS The TOE hardware appliances above are delivered via common carrier from an au- thorized subcontractor.脚趾软件是从F5网站下载的。安全目标[ST]声称与网络设备版本2.2e [NDCPP]的协作保护配置文件完全符合。在评估期间考虑的NIT技术决策的清单可在ST中获得。ST在ST中有11个假设关于安全用法和脚趾的操作环境。脚趾依靠这些来应对九种威胁，并遵守ST中的一个组织安全政策（OSP）。在第4章假设和范围的澄清中描述了假设，威胁和OSP。评估已由ATSEC信息安全性AB进行，并于2024年SEP-23进行了。评估是根据第3.1版，版本5和IT安全评估的通用方法，版本3.1，版本5。评估符合评估保证级别EAL 1的要求，ASE_SPD.1安全问题定义和NDCPP评估活动[SD NDCPP]。ATSEC信息安全AB是根据瑞典共同标准评估和认证计划的常见标准的许可评估设施。ATSEC安全AB，以进行常见标准评估。
用户手册 - FTP 目录列表 - Netgear
我们添加了以下章节： 第 45 页的关闭浏览器安全警告 第 108 页的为 WiFi 网络配置高级速率选择 我们对以下章节进行了重大更改： 第 13 页的关于 NETGEAR Insight 第 25 页的连接接入点进行初始配置（参见小节）。 我们在 Day Zero 简易设置页面上添加了 Enhanced Open、WPA3 Personal 和 WPA3/WPA2 Personal WiFi 安全性作为身份验证选项。 第 58 页的设置开放或安全的 WiFi 网络。 我们添加了 Enhanced Open、WPA2 Enterprise、WPA3 Personal、WPA3/WPA2 Personal 和 WPA3 Enterprise WiFi 安全性作为身份验证选项。 第 69 页的启用或禁用 WiFi 网络的客户端隔离。 我们添加了一个选项来指定免于 WiFi 客户端隔离的网络设备。 第 191 页的管理接入点的固件。 我们添加了固件更新方法的建议。 我们对其他章节进行了微小的更改和改进。我们删除了“启用或禁用安全外壳”部分。
激活咨询技术和媒体展望2025
1。“消费者互联网和媒体收入”包括广播订阅和许可费的收入，录制音乐，书籍出版，杂志出版，报纸出版，视频游戏，娱乐，电视订阅和许可费，互联网访问，数字广告，数字广告以及这些平台上的传统广告。2。“ B2B技术和软件收入”包括来自云的应用和服务的收入（即软件，数据存储和计算托管在公共云平台或远程数据中心上），本地应用程序和服务（即软件，数据存储和计算托管的现场，包括服务器和企业网络设备）和第三方IT服务（即任何提供帮助企业实施，管理和操作系统，软件和设备的服务。来源：激活分析，被审计媒体联盟，Analysys Mason，公司备案，Dentsu International，Emarketer，Fortune Business，Gartner，GroupM，HG Insights，Ibisworld，Ibisworld，International Data Corporation，Newzoo，Omdia，Omdia，Omdia，Pew Research Center，Price Waterhousecoopers，Sywaterhousecoopers，SywaterHousecooper，Synith Media，Zenith Media，
用户手册 - FTP目录列表 - NetGear
我们添加了以下各节：在第46页上删除浏览器安全性警告，以配置第98页的WiFi网络的高级费率选择，我们对以下各节进行了重大更改：关于NetGear Insight，第14页上的NetGear Insight连接到第26页的初始配置的接入点（请参阅第26页）。我们添加了增强的打开，WPA3个人和WPA3/WPA2个人WiFi安全性作为身份验证选项，这是当天的零轻松设置页面。在第49页上设置开放或安全的WiFi网络。我们添加了增强的开放，WPA2 Enterprise，WPA3个人，WPA3/WPA2个人和WPA3 Enterprise WiFi Security作为身份验证选项。在第60页的WiFi网络启用或禁用客户端隔离。我们添加了一个选项，以指定免于WiFi客户端隔离的网络设备。管理第187页的接入点的固件。我们添加了固件更新方法的建议。我们对其他部分进行了微小的更改和改进。我们删除了“启用或禁用安全壳”部分。
移动网络技术在2030年以后的发展
在用户数据速率和延迟性能方面，与当前或正在进行的5G规格相比，当前确定的2030-2040确定的用例似乎已经可行。但是，对于新用例，尤其是沉浸式通信期望的高数据速率的许多设备，面积容量需要高于5G的同时交付。此容量扩展需要依靠现有的宏无线电位点而无需额外的致密化。我们认为，未来的网络技术的发展应该针对连续的，逐渐的网络发展，而不是对现有系统的完全重新设计。因此，需要仔细权衡更改空气界面的收益和成本，而未来的核心网络发展应逐步增强5G核心网络机制，例如利用5G中引入的基于服务的建筑原理。增强了能源优化的功能，网络资产的暴露，云本地实现，自动化和AI/ML的功能应是系统设计的核心，以及弹性和安全性。Eco-Design是必须的，并且对于网络设备和终端都具有特权软件升级性。
网格异常的情境意识的视觉分析
我们通过可视化在现有宽带有线电视网络设备上部署的电压传感器中的新数据来描述电力配电系统的几乎实时情况意识。我们基于Web的可扩展视觉分析平台支持交互式地理空间探索，时间序列分析以及在潜在异常事件中网格行为的汇总。宽带有线电视传感器网络提供了比大多数公用事业通常可以使用的局部空间分辨率的电气分配系统的观察能力，从而揭示了网络的运行状态，并有助于检测出易于的行为或与预期模式的偏差，尤其是在电动公用事业服务领域。我们概述了交互式地理空间和时间序列可视化组件的设计和验证以及在整个网络上提供元数据，历史和实时传感器数据的实时流的可扩展数据服务。我们在极端天气的时期介绍了平台，阐明了其协助检测影响功率可用性，质量，弹性和服务恢复的操作模式的能力。
网络安全
如今，智能手机攻击正在以多种折叠的形式增长。同时，随着4G和即将到来的5G服务的增长，智能教育，智能城市，智能家居，智能医疗保健和智能运输系统的未来，这些系统依赖数十亿个连接的物联网（物联网）设备很容易受到网络威胁的影响，这是由于不可用的标准标准监管而引起的。由于目前缺乏组织和监管，制造商经常在物联网设备中无意中的恶意软件，这些恶意软件使黑客可以操纵连接的摄像机或固定智能家居以通过网络威胁赎金。此外，由于这些物联网流量中的大多数没有加密，因此，网络犯罪分子总是有机会通过5G网络渗透到可能对国家安全构成威胁的网络设备和系统。也可以从2016年最近的网络攻击中设想，网络犯罪分子如何使用DDOS（分布式拒绝服务）攻击并造成了巨大的财务损失，如何停止亚马逊，华尔街日报，Twitter和CNN等的互联网服务。
流量分析开发套件 (TADK)：启用实时……
摘要 — 加密流量分析和未知恶意软件检测等复杂的流量分析强调了对分析网络流量的高级方法的需求。使用固定模式、签名匹配和规则来检测网络流量中已知模式的传统方法正在被 AI（人工智能）驱动的算法所取代。然而，由于缺乏高性能 AI 网络专用框架，因此无法在网络工作负载中部署基于 AI 的实时处理。在本文中，我们描述了流量分析开发工具包 (TADK) 的设计，这是一个专门用于基于 AI 的网络工作负载处理的行业标准框架。TADK 可以在从数据中心到边缘的网络设备中提供基于 AI 的实时网络工作负载处理，而无需专门的硬件（例如 GPU、神经处理单元等）。我们已在商用 WAF 和 5G UPF 中部署了 TADK，评估结果表明，TADK 可实现高达 35 的吞吐量。流量特征提取每核 3 Gbps，流量分类每核 6 Gbps，并且可将 SQLi/XSS 检测时间降低至 4 。每个请求 5 µs，准确率高于固定模式解决方案。
培训自主网络防御代理
本文介绍了军事内强大的自动网络防御（ACD）代理商的发展和培训。我们提出了一种架构，该体系结构集成了包括多代理增强学习（MARL），大语言模型（LLMS）的混合AI模型，并将基于规则的系统和一个基于规则的系统纳入分布在网络设备上的蓝色和红色代理团队中。主要目标是自动化关键的网络安全任务，例如监视，检测和缓解措施，从而增加网络安全专业人员保护关键军事基础设施的能力。该体系结构旨在在现代网络环境中运行，其特征是分段云和软件定义的控制器，这些控制器有助于ACD代理和其他网络安全工具的部署。在自动化网络操作（ACO）体育馆中评估了代理团队，该体育馆模拟了北约受保护的核心网络，并可以对自主剂进行可重现的培训和测试。本文以对ACD代理的训练中遇到的主要挑战进行了检查，特别关注培训阶段的数据安全性和AI模型的鲁棒性。
Adversarial-HD：面向安全工业物联网的超维计算对抗攻击设计
工业物联网 (IIoT) 是传感器、网络设备和设备协作收集工业操作数据。由于互联互通和计算能力有限，IIoT 系统存在许多安全漏洞。基于机器学习的入侵检测系统 (IDS) 是一种可能的安全方法，它可以持续监控网络数据并以自动方式检测网络攻击。超维 (HD) 计算是一种受大脑启发的 ML 方法，它足够准确，同时非常稳健、快速且节能。基于这些特性，HD 可以成为 IIoT 系统的一种基于 ML 的 IDS 解决方案。然而，它的预测性能会受到输入数据中微小扰动的影响。为了充分评估 HD 的漏洞，我们提出了一种有效的面向 HD 的对抗性攻击设计。我们首先选择最多样化的攻击集以最小化开销，并消除对抗性冗余。然后，我们执行实时攻击选择，找出最有效的攻击。我们在真实的 IIoT 入侵数据集上进行的实验证明了我们攻击设计的有效性。与最有效的单一攻击相比，我们的设计策略可以将攻击成功率提高高达 36%，𝐹 1 分数提高高达 61%。