XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System钓鱼者
气候变化 - ＆钓鱼
小口鲈的发生率提高了260％和306％，到2050年和2070年，角膜白斑下降了17％和22％，思科下降了20％和26％。低音同时出现与角膜白斑的同时增加10％，到2050年，低音降低了鳟鱼的20％，低音降低了两种物种和诱饵的丰度。南部的角膜白斑 - 巴斯同时发生下降了0.3％，中部下降了20％，北部的68％在北部下降了68％，而北部的北部则在北部增加了14％。鳟鱼栖息地减少了30％，降低了2100，南方和东部降低了60％，安大略省梅蒂斯国家内西北地区增加了30％。
通过抗网络钓鱼的多因素身份验证
当今密码存在许多挑战。最安全的密码是那些复杂的资本和低点字母，数字和符号的密码；但是，他们很难记住，因此增加了对密码重置的需求，这是服务提供商和客户的昂贵且耗时的过程。此外，普通人还有100个密码要记住他们访问的所有站点和帐户。这使用户创建易于记住的密码，有时包括个人用户参考，例如宠物的名称或出生地，可以通过社交媒体帐户轻松地通过网络犯罪来识别。此外，人们仍然使用简单的密码，例如“ 123456”或“密码”，并且经常在多个帐户中使用这些密码。这种做法使网络犯罪分子更容易一次访问多个帐户。最后，许多人以不安全的方式维护其密码列表和/或与他人共享他们的密码和用户名，从而创造出更可能被搁置或被盗的情况。
S鲭鱼钓鱼机队
海洋越来越多地用于工业，能源和娱乐或保护渔业的空间限制。同时，生产低气候足迹的海鲜变得越来越重要。尽管如此，空间限制对捕鱼舰队排放的影响鲜为人知。在东北大西洋，英国从欧盟（英国退欧）撤出意味着英国在其独家经济区（EEZ）恢复了自治。这突然对针对东北大西洋鲭鱼（Scomber Scombrus）的几个外国钓鱼舰队施加了空间限制。在这里，我们使用这种自然实验和开放式渔业数据来研究英国退欧如何影响挪威鲭鱼渔业的性能和排放。由于舰队被排除在英国的捕鱼场外，每次捕鱼旅行的捕获几乎减半，而每艘船的旅行数量翻了一番。结果，燃料使用强度（FUI）从〜0.08〜〜0.18 l每公斤鲭鱼翻了一番以上。我们估计，这一转变每年需要再增加2300万升的燃料，每年额外的燃料成本约为1800万欧元，并每年发出额外的72,000吨Co 2。政策的变化揭开了〜15年的提高挪威山脉渔业的燃油效率。这些发现提供了罕见的经验证据，表明空间限制如何破坏渔业中温室气体排放的进展，强调需要监测和解释渔业管理的排放，并考虑海洋空间管理中的这些权衡。
维多利亚钓鱼游戏 - VFA
了解鱼类寻找猎物和繁殖的地点对于了解其种群动态至关重要（Free、Jensen 等人，2021 年）。体型较大的高级食肉动物，例如通常寿命较长、繁殖力较低的鲨鱼，以表现出非凡的季节性迁徙模式而闻名（Nasby-Lucas、Dewar 等人，2019 年）。这些运动将受到海洋条件的调节，捕食者和猎物物种都会利用海洋洋流、海底水深测量和首选栖息地的环境因素（Chen、Shan 等人，2021 年）来提高个体生存和种群持续或扩张的机会。传统渔业管理决策依赖于目标和兼捕物种的基本生物学信息以及捕捞量和生物量估计值的可用性，以提供资源评估的基础，从而在战略捕捞目标的背景下提出建议（Punt 和 Hilborn 1997，Maunder 和 Punt 2013）。这些目标通常旨在确保在渔民追求捕捞目标时种群不会减少，或者在资源枯竭时促进恢复轨迹的逆转（Dainys、Jakubavičiūtė 等人 2022）。无论如何，在基于模型的评估中，通常会对生长和繁殖做出假设以估计补充参数，从而导致其输出的不确定性。替代的和越来越普遍应用的经验方法也具有不确定性，需要任意选择的参考点作为相对测量值，其保守性根据目标物种已知的生活史特征而变化（Bi、Zhang 等人 2023）。这些策略需要对生物量进行估计或替代测量，通常适用于商业渔业，因为管理涉及对总捕捞量的产出控制（Punt 等人，1997 年；Ovando、Free 等人，2022 年）。这些方法存在问题，并且与适用于休闲垂钓者的每日捕捞量、船只捕捞量或持有量限制相比，它们大多不适用于休闲行业（Ford 和 Gilmour，2013 年）。
你能发现网络钓鱼吗？ - NIST 的 TSAPPS
在整个演示过程中，可能会识别某些商业公司或产品以促进理解。这种认定并不意味着美国国家标准与技术研究所的推荐或认可，也不意味着所认定的公司或产品一定是最适合此目的的。
网络钓鱼攻击：案例研究及其预防...
摘要该网络已成为我们传统社会和财务活动的主要部分。对于奇异的客户而言，网络对同事并不重要，因为提供基于Web的交流的关联可以通过为整体客户服务而在上风中取得优势。网络工程到达全球各地的客户，没有商业中心的限制，并成功利用了互联网业务。因此，互联网客户可能会对各种网络风险进行防御能力，这可能会导致财务损失，信息伪造，品牌声誉恶作剧，牺牲私人信息以及客户对在线业务和电子银行业务的信心丧失。因此，互联网进行业务交流的合理性变得可疑。网络钓鱼被视为网络危险的设计，被归类为模仿合法承诺的网站，建议获得客户的私人认证，例如，用户名，密码和联邦退休辅助数字。在本文中，我们介绍了有关网络钓鱼活动的调查，其影响会导致预防，线程，报告和网络实验室安全问题。我们还讨论了如何建立一个面糊的网络安全实验室来保护网络钓鱼和恶意软件本文还介绍了LACL网络实验室的概述报告，该报告在洛杉矶建立，以保护所有网络攻击以及我们如何获得有关新线程的知识。。Keyword: Phishing, scam, APWG, HTTP, Popup, EvilTwin, Man-in-The-Middle(MiTM),Uniform Resource locator(URL),SMS,Quarter1 (Q1),Quarter2 (Q2), Business e-Mail Compromise (BEC) Scam, Username, Password, Pin Number,CISCO, Los Angeles Cyber Lab (“LACL” or “Cyber Lab”).
理解网络钓鱼：计算机视觉
计算机视觉是 INKY 判断电子邮件是否安全的关键部分。但很少有人了解计算机如何像人类一样“看”。仅仅重现相关对象的图片是不够的。计算机视觉涉及从该图像中获取含义。本指南介绍 INKY 如何使用视觉分析找出每封收到的电子邮件的重要特征并将其与其他信息进行匹配以抵御网络钓鱼攻击。
使用机器学习检测网络钓鱼
恶意网络近年来，随着移动设备的使用越来越多，将几乎是现实世界的运营转移到网络世界的趋势越来越大。尽管这使我们的日常生活变得容易，但由于互联网的匿名结构，它也带来了许多安全漏洞。使用的防病毒程序和防火墙系统可以防止大多数攻击。但是，经验丰富的攻击者试图用伪造网页向他们进行融合，以针对计算机用户的弱点。这些页面模仿了一些流行的银行业务，社交媒体，电子商务等。网站要窃取一些敏感信息，例如用户ID，密码，银行帐户，信用卡号等。网络钓鱼检测是一个具有挑战性的问题，在市场上提出了许多不同的解决方案，作为黑名单，基于规则的检测，基于异常的检测等。在文献中，可以看出，由于其动态结构，目前的作品倾向于使用基于机器学习的异常检测，尤其是捕捉“零日”攻击。在本文中，我们通过使用八种不同的算法来分析URL，并提出了一个基于机器学习的网络钓鱼检测系统，以及三个不同的数据集将结果与其他工作进行比较。实验结果描述了
主动安全性 - 未来的网络钓鱼
随着网络犯罪分子利用人工智能（AI）工具来创造更复杂，令人信服和有针对性的攻击，AI驱动的网络钓鱼骗局的兴起对整个英国的企业构成了越来越重大的威胁。传统的网络钓鱼策略通常依赖写得不好，易于识别的电子邮件；但是，AI现在使骗子能够生成模仿合法对应的高度个性化的消息，从而使它们更难检测到。在网络钓鱼复杂性方面的进步即使是最警惕的员工，也使企业面临更大的风险。
AI驱动的网络钓鱼检测系统
网络钓鱼攻击涉及通过伪装成一个值得信赖的实体来获取敏感信息的欺诈尝试，已经变得越来越复杂和普遍。传统的网络钓鱼检测方法通常依赖于启发式或基于签名的技术，这可能很难与不断发展的网络钓鱼策略保持同步。本文探讨了人工智能（AI）在增强网络钓鱼检测系统中的应用。AI驱动的方法利用机器学习算法，自然语言处理和模式识别，以更高的准确性和效率来识别和减轻网络钓鱼威胁。通过分析大量数据，这些系统可以检测出可能避免常规方法的网络钓鱼尝试的微妙模式和异常。该摘要讨论了网络钓鱼检测中采用的各种AI方法，包括受监督和无监督的学习技术，集合方法和深度学习模型。此外，它研究了AI-wive系统在现实世界中的有效性及其适应新兴的网络钓鱼策略的潜力。本文以目前的挑战和该领域的研究的未来方向进行了概述，强调需要持续发展以解决网络钓鱼威胁的动态性质。