XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System黑名单
Tiktok Live Unsealed Redaction亮点。Docx
94 Tiktok让其用户（其中许多是孩子）与已知罪犯自由互动并成为受害者的受害者，而没有警告，因为Tiktok优先保留其削减货币交易的削减，这是通俗的打算成为洗钱的主要威慑力量。此策略还不够。一些员工指出，“以前的调查”表明，即使是Tiktok进行每笔交易的很大一部分也不是“如果原始资金来自被盗信用卡，即罪犯并不是犯罪分子的财务“损失”，因为这不是他们的钱，因为这不是他们的钱。”其他员工认为，服用50％是不够的，但足以限制恐怖主义融资，写道：“我同意50％的Rev股份不足以完全停止ML。。。目前50％的Rev Share只是一种阻止出血的方式，至少在某人可以通过长期赠送道路将钱从黑名单的国家自由地从一个黑名单的国家移动到美国的情况。。。而不会损失一分钱。”
通知邀请表达兴趣（EOI）
•求职信，表达了有关公司信件的利息，并提供联系方式（电话，电子邮件，地址）。•资格证明，包括公司注册文件。•许可证的详细信息和经营可可燃料插座的事先经验。•表明执行项目能力的财务文件。•提议的燃油站运营和业务模型。•声明证实申请人未被黑名单。
伊朗的影响力正在减弱，但地区威胁仍然存在
胡塞武装也不闲着，他们提醒世界，他们是存在的，是一股不可忽视的力量。然而，他们与伊朗的联系似乎没有德黑兰所希望的那么紧密。到目前为止，胡塞武装的武装，加上拜登政府在将其从恐怖组织黑名单中除名时所表现出的宽容，人为地夸大了该组织的自信心。让他们恢复到自然的比例至关重要。
Web 应用程序渗透测试报告
• 假设所有输入都是恶意的。使用“接受已知良好”的输入验证策略，即使用严格符合规范的可接受输入白名单。拒绝任何不严格符合规范的输入，或将其转换为符合规范的输入。• 执行输入验证时，考虑所有可能相关的属性，包括长度、输入类型、可接受值的全部范围、缺失或额外输入、语法、相关字段之间的一致性以及对业务规则的符合性。• 不要完全依赖于查找恶意或格式错误的输入（即不要依赖黑名单）。黑名单可能会错过至少一个不良输入，尤其是在代码环境发生变化的情况下。这可以给攻击者足够的空间来绕过预期的验证。但是，黑名单对于检测潜在攻击或确定哪些输入格式非常错误以至于应该被直接拒绝非常有用。• 对于在客户端执行的任何安全检查，请确保在服务器端重复这些检查。攻击者可以通过在检查完成后修改值或通过更改客户端以完全删除客户端检查来绕过客户端检查。然后这些修改后的值将被提交到服务器。• 尽管客户端检查在服务器端安全性方面提供的好处微乎其微，但它们仍然很有用。首先，它们可以支持入侵检测。如果服务器收到本应被客户端拒绝的输入，那么这可能是攻击的迹象。其次，客户端错误检查可以向用户提供有关有效输入期望的有用反馈。第三，服务器端处理意外输入错误的时间可能会减少，尽管这通常只是很小的节省。• 当您的应用程序组合来自多个来源的数据时，请在组合源后执行验证。单个数据元素可能会通过验证步骤，但在组合后违反预期的限制。输入应该被解码
BGR 中国简报
美国更新国防部中国军民融合贡献者名单：1 月 6 日，国防部发布了年度更新的 1260H 名单，这些实体被指定为中国军事公司或支持中国军民融合战略并在美国开展业务。媒体通常将 1260H 名单称为国防部的“黑名单”，旨在支持国防部限制采购中国实体生产的用于中国军方的产品的努力。指定并不构成制裁，也不构成投资限制、出口管制或私人交易。被指定实体目前不受任何限制，该名单将作为一种点名羞辱机制，直至 2026 年。从 2026 年开始，国防部将被限制与指定实体签订合同或进行采购。特朗普在其第一任期的最后几周努力扩大国防部“黑名单”，拜登团队也扩大了 1260H 名单，将一些在美国运营的中国最大实体纳入其中，包括主要的科技、电池、半导体和能源公司。这可能会带来法律挑战——国防部的中国军工公司名单一直受到法律挑战，因为这些实体辩称自己与解放军没有关系，也不向解放军供货。
马哈拉施特拉邦能源开发机构分部办公室，科尔哈普尔
我们工作所在州内外的主管政府机构、组织。此外，如果该组织/公司的任何合伙人/董事被列入黑名单或有任何刑事案件，我们的报价将不予考虑。在以后的任何时候，如果发现此信息是虚假的，马哈拉施特拉邦能源开发署科尔哈普尔分部办公室的分部总经理可以立即终止所分配的合同。6. 我们未因欺诈、不诚实或道德问题被印度法院判有罪
Kolhapur
i。总和应由选定的制造商 /供应商作为保证金存入在线模式，以支持“马哈拉施特拉邦能源开发局，科尔哈普尔”或之前发布工作订单。II。 如果承包商未能在给定时间执行工作或过早终止命令，则将被没收保证金，并且应将承包商列入黑名单，并且将没有借口。 iii。 成功调试后，保证金将在没有利息的情况下退还给承包商（即 所有工作均按照工作订单的条款和条件完成，并收到由用户机构，MEDA官员和承包商代表正式签署的两个月的成功绩效报告。 9。 罚款 - 应向承包商征收的罚款的1/2％II。如果承包商未能在给定时间执行工作或过早终止命令，则将被没收保证金，并且应将承包商列入黑名单，并且将没有借口。iii。成功调试后，保证金将在没有利息的情况下退还给承包商（即所有工作均按照工作订单的条款和条件完成，并收到由用户机构，MEDA官员和承包商代表正式签署的两个月的成功绩效报告。9。罚款 - 应向承包商征收
中远集团因涉嫌与中国人民解放军有联系而遭五角大楼盯上
五角大楼的黑名单上还包括中国最大的船舶制造商中国船舶工业集团公司（CSSC）和中国最大的海上勘探公司中国海洋石油总公司（CNOOC）。被五角大楼视为军事实体的其他航运相关公司包括世界最大集装箱制造商中国国际海运集装箱集团公司（CIMC）、全球主要港口建设公司中国交通建设集团以及中国最大船东之一中国外运长航集团。
Phishgnn：使用图形神经网络的网络钓鱼网站检测框架
在互联网时代，恶意URL是对网络用户的综合威胁。网络钓鱼的目的是通过用fal的界面欺骗受害者来窃取敏感信息。在网站网站的情况下，攻击者通常试图模仿社交媒体，银行和电子商务网站等知名且广泛使用的服务。这种欺骗的网站通常是用与原始站点相同的代码库构建的，这可能会使它们很难瞥见。值得庆幸的是，可以使用许多其他指标来区分良性和网络钓鱼网站。例如，大多数网络钓鱼URL往往很长，具有多个子域和特殊特征。域通常托管在可疑的主机上，并使用非信任当局进行的安全套接字层（SSL）认证。自从这些攻击开始时，已经实施了许多系统来试图克服它们。其中一些实现使用传统技术，例如黑名单或URL词汇特征的分析。否则，黑名单遭受了多种缺点，例如需要更新的人类援助和缺乏详尽的缺点。此外，它们不能用于看不见和隐藏的URL。其他技术利用机器学习将模型训练以基于许多示例来策划网站（Sahoo等，2017）（Benavides等，2020）。但是，在大多数方法中，网站的超链接结构尚未解决。
使用深度学习的恶意URL识别-IJRPR
以高风险行业（例如财务或医疗保健）的高风险行业运营的跨国公司，其中数据安全至关重要。该公司的一名员工收到的电子邮件似乎来自值得信赖的合作伙伴。该电子邮件包含一个URL，敦促收件人验证敏感帐户信息。虽然URL似乎一目了然，但它是一个精心制作的网络钓鱼链接，旨在窃取登录证书。传统的安全系统可能无法将URL识别为恶意，因为它与真实领域的相似性及其缺席现有黑名单。但是，该公司的电子邮件安全系统配备了拟议的基于CNN的恶意URL检测模型。收到电子邮件后，系统会自动分析URL，提取和评估其结构和语义功能。与常规方法不同，基于CNN的模型标识了微妙的不规则性，例如意外的字符模式和异常的子域结构，将URL标记为潜在的恶意。系统然后立即隔离电子邮件，以防止其到达员工收件箱。将通知发送给网络安全团队，该团队调查并确认了网络钓鱼尝试。同时，将URL添加到共享威胁情报数据库中，帮助其他组织避免陷入同一攻击的受害者。此实时应用程序强调了基于CNN的模型在主动识别和减轻网络安全威胁，保护敏感信息以及增强对数字交互的信任方面的变革潜力。这种全面和积极主动的方法强调了采用先进的深度学习技术来应对数字优先世界中网络安全的不断发展的挑战。在不断扩展的数字景观中，恶意URL的兴起成为对网络安全的关键威胁，影响个人，组织甚至政府。网络罪犯不断开发新的方法来利用漏洞，制造传统的检测机制，例如黑名单和基于规则的算法，对用户的使用量越来越低。这些常规方法通常无法跟上新兴威胁的量增加和动态性质的增加，因此恶意URL的流行率不断增加，这导致了各种检测方法的发展，每种方法的效力都不同。这种比较分析探讨了三种关键方法：黑名单，机器学习模型和拟议的深度学习方法。