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World File Search System蜜罐
CERT Orange Polska 报告 2021
Emotet 的回归还是 Dridex 的新出路？ 56 Flubot - 新型移动恶意软件 58 当警惕性处于低迷状态时，CyberTarcza 苏醒过来 63 CyberTarcza - 事实与神话 66 我们的日期值多少钱 70 机器能钓鱼吗？人工智能搜索钓鱼域名 74 Monero 隐私 82 不需要的加密货币挖掘 86 WebApp 蜜罐 88 MISP – IoC 交换平台 90 迁移到公共云 – 机遇与威胁 93 我们的在线数据和购物 95 短信钓鱼和语音钓鱼越来越危险 – 该怎么办？ 96 从运营商的角度看电信欺诈。垃圾邮件和网络钓鱼的方法 98 预防和人工智能应用的前景。路由安全的发展方向 100 SIMARGL - 检测隐藏的恶意软件 105
分析Honeypo
摘要 - 在一个以不断升级的数字威胁格局为主导的时代，积极的网络安全措施越来越多。本文利用了全球网络联盟提供的全面数据集，其中包括从全球分布式蜜饯收集的网络攻击记录。该研究追求两个主要目标：进行集群分析以揭示攻击模式并开发预测模型以估计网络攻击的数量。从探索性数据分析开始，研究提供了对跨蜜罐位置攻击特征的见解，然后采用先进的聚类技术来识别常见模式。为此，还对恶意软件进行了分析，特别注意Virustotal恶意软件数据库未识别或未认识的人，因为它们对组织构成了主要风险。这项研究的最后一个方面是开发旨在预测网络攻击事件的预测模型，为网络安全内的资源分配和战略规划提供宝贵的支持。
染色体基因和基本遗传学可折叠答案
区块链技术已彻底改变了数字AS集，并构建了分散应用程序的方式，从而实现了无信任的交互和不介入的财务系统。然而，区块链生态系统的快速扩展已暴露了互操作性，可伸缩性和权力下放化的关键挑战。这些挑战的核心是缺乏综合和有效的跨链交流。cur租赁解决方案，例如跨链桥，集中式托管人和联合多方计算（MPC）系统经常交易安全性或功能性能。这些体系结构无法满足真正分散的系统的严格要求：消除单个失败点，实现低延迟，高通量操作以及可确保不损害安全性的可扩展性。当前的区块链互操作性系统面临重大挑战，包括勾结和蜜罐等安全风险；高潜伏期和低吞吐量造成的绩效限制，这些实时，大量用例造成了限制；分散的限制会损害弹性和抵抗的抵抗力。要解决这些问题，区块链互相需要一个安全，高度调节且可扩展的解决方案，同时遵守分散原则。这涉及一个零信任档案，以消除对可信赖的中间人的依赖，这是一种能够低延迟的基础架构，
智能医疗系统的安全分析
摘要：医疗保健行业通过整合医学互联网（IOMT）来通过从不同设备的传输介质（大约对医疗保健人员设备到医疗保健员工设备）启用数据来实现数据进行改革，以通过基于云的服务器进行适当诊断的患者进行进一步分析，从而产生高效和准确的结果。但是，IOMT技术在安全风险和脆弱性方面伴随着一系列缺点，例如违反和暴露患者的敏感和机密数据。此外，网络流量数据容易受到由无线通信和数据更改引起的拦截攻击，这可能会导致不良结果。倡导方案提供了对IOMT网络强大的入侵检测系统（ID）的洞察力。它利用一个蜜罐将攻击者从关键系统中移开，从而减少了攻击表面。此外，IDS还采用了结合逻辑回归和k-neart邻居算法的集合方法。这种方法可以利用两种算法的优势，以提高攻击检测准确性和鲁棒性。这项工作分析了使用的两个与IOMT相关的数据集的影响，性能，准确性和精确结果，其中包含多种攻击类型，例如中间人（MITM），数据注入和分布式拒绝服务（DDOS）。产生的结果表明，所提出的合奏方法有效地检测入侵尝试并将其分类为攻击或正常网络流量，第一个数据集的高精度为92.5％，第二个数据集的精度为99.54％，第二个数据集的精确度为96.74％，对于第二个数据集和99.228％的数据集和99.228％。
环境（威尔士）2016年法案 - 第6节报告附表2022社区委员会名称 - 耶和华社区委员会（BYCCC）
betws y Coed是北威尔士康威县的一个乡村村庄，人口为450。它位于Eryri国家公园（ENP）和威尔士国家资源（NRW）内部管理Gwydir Forest，并在A470和A5接近。它被描述为访客蜜罐；对一日游的游客很有吸引力，并且非常靠近Wyddfa，并且该地区流行，划独木舟和山地自行车等娱乐活动。在旅游季节的高峰期，游客人数每天都会膨胀成千上万，并在周末持续持续，这会影响当地社区，基础设施和开放空间。社区委员会是ENP的积极合作伙伴，旨在实现Eryri管理计划的目标以及NRW Gwydir森林资源计划。社区理事会为代表社区利益的八名成员提供席位。社区理事会受到2015年后代法案的福祉的约束，并认识到保护和增强环境的重要性。尽管不拥有任何土地，社区委员会管理着大面积的开放空间，大约1公顷在村中心，即Cae Llan；由Ancaster Estates拥有，他们是村庄及其周围许多地区的所有者。byccc在CAE LLAN管理中与Conwy County Borough Council开放空间团队建立了良好的工作关系，目前正在合作与生物多样性改善/本地自然项目（LPFN）合作，该项目处于设计阶段。埃里里国家公园（Eryri National Park）拥有Cae Llan的一小部分，并且还通过LPFN项目是环境增强的合作伙伴。准备设计时，BYCCC将促进参与机会，居民和商业社区可以在该项目的未来观看，提供观察，并成为合作伙伴。
数字取证中优化的恶意软件检测
数字取证中的优化恶意软件检测 SaeedAlmarri 和 Paul Sant 博士 英国卢顿贝德福德郡大学应用计算研究所 英国米尔顿凯恩斯米尔顿凯恩斯大学副院长 摘要 在互联网上，恶意软件是对系统安全的最严重威胁之一。任何系统上的大多数复杂问题都是由恶意软件和垃圾邮件引起的。网络和系统可以被称为僵尸网络的恶意软件访问和破坏，这些恶意软件通过协同攻击破坏其他系统。此类恶意软件使用反取证技术来避免检测和调查。为了防止系统受到此恶意软件的恶意活动的侵害，需要一个新的框架来开发一种优化的恶意软件检测技术。因此，本文介绍了在取证调查中执行恶意软件分析的新方法，并讨论了如何开发这样的框架。关键词 拒绝服务（DOS）、Wireshark、Netstat、TCPView、Sleuth Kit（TSK）、Autopsy、数字取证、恶意软件分析、框架 1. 简介 在过去十年中，检测恶意软件活动的技术有了显著的改进[1]。通过互联网加载和分发可执行文件始终会对系统的整体安全构成风险[2]。恶意软件程序可以通过在无害文件或应用程序中附加隐藏的恶意代码来安装。然后，远程程序员可以激活该代码，以威胁现有系统。根据 Islam 等人关于下载风险的研究[3]，在下载的 450,000 多个文件中，约 18％ 包含恶意软件程序。他们还调查了不同的代码调查技术是否产生相同的结果。令人惊讶的是，他们发现在许多情况下，取证调查工具无法检测到被感染文件的恶意软件内容。人们投入了大量精力来开发执行稳健计算机取证调查的技术 [6]。这些努力主要集中在收集、分析和保存恶意软件活动的证据，例如，一项关于僵尸网络的研究 [4] 和一项关于可执行间谍软件和客户端蜜罐的研究 [5] 也说明了在客户端和服务器端访问时保护系统的防御机制。[3][6] 中提到的其他报告也侧重于获取大量不同的恶意软件样本，以便研究人员和取证专家了解其性质及其原理。一些现有的工具，如 ERA 清除器、conficker 等，可以执行隐藏和匿名文件并监视其行为。这些工具可保护系统免受与恶意软件相关的所有威胁。根据 Kasama 等人 (2012) 的报告，一个恶意软件就可以危害和感染整个网络系统。因此，保护系统免受恶意代码的侵害可被视为信息安全中最关键的问题之一[6]。
数字取证中优化的恶意软件检测
数字取证中的优化恶意软件检测 SaeedAlmarri 和 Paul Sant 博士 英国贝德福德郡大学应用计算研究所，卢顿，英国 米尔顿凯恩斯大学校园副院长，米尔顿凯恩斯，英国 摘要 在互联网上，恶意软件是对系统安全的最严重威胁之一。任何系统上的大多数复杂问题都是由恶意软件和垃圾邮件引起的。网络和系统可以被称为僵尸网络的恶意软件访问和破坏，这些恶意软件通过协同攻击破坏其他系统。此类恶意软件使用反取证技术来避免检测和调查。为了防止系统受到此恶意软件的恶意活动的侵害，需要一个旨在开发优化恶意软件检测技术的新框架。因此，本文介绍了在取证调查中执行恶意软件分析的新方法，并讨论了如何开发这样的框架。关键词 拒绝服务 (DOS)、Wireshark、Netstat、TCPView、The Sleuth Kit (TSK)、Autopsy、数字取证、恶意软件分析、框架 1。简介 在过去十年中，检测恶意软件活动的技术取得了显著的进步 [1]。通过互联网加载和分发可执行文件始终会对系统的整体安全性构成风险 [2]。可以通过将隐藏的恶意代码附加到无害文件或应用程序中来安装恶意软件程序。然后，远程程序员可以激活该代码，以威胁现有系统。根据 Islam 等人对下载风险的研究 [3]，在下载的 450,000 多个文件中，约 18% 包含恶意软件程序。他们还调查了不同的代码调查技术是否产生了相同的结果。令人惊讶的是，他们发现在许多情况下，取证调查工具无法检测到受感染文件的恶意软件内容。人们投入了大量精力来开发执行强大的计算机取证调查的技术 [6]。此类努力主要集中在收集、分析和保存恶意软件活动的证据，例如一项关于僵尸网络的研究 [4] 和一项关于可执行间谍软件和客户端蜜罐的研究 [5] 也说明了在客户端和服务器端访问上保护系统的防御机制。一些现有工具，如 ERA 清除器、conficker 等。可以执行隐藏和匿名文件并监视其行为。[3][6] 中提到的其他报告也专注于获取大量且多样化的恶意软件样本，以便研究人员和取证专家了解其性质及其原理。这些工具可针对与系统中运行的恶意软件相关的所有威胁提供保护。根据 Kasama 等人 (2012) 的报告，单个恶意软件可以危害和感染整个网络系统。因此，保护系统免受有害恶意代码的侵害可被视为信息安全中最关键的问题之一 [6]。