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爱国黑客在网络空间行动：独立还是……
摘要：技术进步使国家以外的行为者能够参与网络活动，甚至进行网络攻击。这些行为者的例子包括黑客活动分子、网络罪犯和爱国黑客。这些行为者中的每一个都有特定的目标，在某些情况下，可能是赚钱或出名或捍卫社会事业，在其他情况下，可能是出于民族主义，保护国家利益，爱国黑客就是这种情况。本文探讨了相对较新的非国家行为者如何出现在网络领域，更具体地说是爱国黑客，了解他们是谁，他们在网络空间中的作用，他们从事网络活动的原因，最重要的是，他们是独立进行这些网络活动还是依靠某一方这样做，即他们在网络领域协助国家方面的作用，他们是否与政府有任何关联，以及后者是否利用他们进行网络攻击以避免归因。关键词：网络空间、网络攻击、非国家行为者、爱国黑客、国家。
网络安全和道德黑客 - iit patna
由于网络威胁的频率和复杂性的增加，网络安全和道德黑客的研究生认证计划至关重要。该认证计划旨在为个人提供必要的知识和技能，以防止网络威胁并进行道德黑客攻击以提高安全性。根据网络安全性，预计到2021年，网络犯罪损失预计每年将达到6万亿美元，这强调了对熟练的网络安全专业人员的关键需求。此类专业人员的短缺也是一个日益关注的问题，估计在2021年全球报告的350万个未填充的网络安全工作。量身定制的课程为不断发展的网络安全行业的有抱负者提供了许多职业机会。
道德黑客课程Cybertheya
Cyberthreya是位于安得拉邦（Andhra Pradesh）的杰出ISO认证的网络安全公司，致力于为公司和个人提供强大的网络安全服务和尖端的培训。享誉为安得拉邦（Andhra Pradesh）的最重要的网络安全公司，我们专门参加现场培训课程，使学生能够拥有网络安全和道德骇客动态领域所需的知识和技能。我们的承诺超出了服务。我们已经与著名的大学和大学建立了伙伴关系，以提供全面的网络安全培训。Cyberthreya与学术机构合作，弥合理论知识与实践行业专业知识之间的差距。有了15,000多名培训的记录，我们为获得5,000多名网络安全专业人员而感到自豪。我们的校友为各种行业提供了专业知识，并加强了网络赛车的全球网络安全劳动力，我们相信积极主动的网络安全解决方案。我们的专家团队保持在新兴威胁之前，确保我们的客户配备了保护其数字资产的最新工具和策略。加入我们的旅程，前往更安全的数字未来。探索我们的网络安全服务和培训计划，以在不断发展的网络景观中保持韧性。
经过认证的道德黑客V13 Elite
课程的价格包括：官方电子研究材料访问C |的6个月凭证的长度为6个月的实验室。 EH考试，包括在C |的一项重复测试凭证的可能性EH实用C | EH参与者 - 超过3500个黑客工具，519个攻击技术和220个实用练习。您将尝试在真实的练习中进行黑客攻击，并获得额外的经验c | EH Compte-每个月的新挑战
黑客供应链：SBOM生存指南
•广泛的影响：一位受损的供应商可以感染许多下游客户。•利用信任：攻击者操纵供应商与客户之间的可信赖关系。•隐藏的入口点：攻击者隐藏在软件依赖性层中，从而使检测变得困难。
俄乌战争中的计算机黑客
一个关键的研究领域是如何确保分散战场的安全。在基辅战役中，一支由众筹资金组建的乌克兰特种部队骑着四轮摩托，使用无人机成功骚扰了入侵者。72 一名 15 岁的乌克兰男孩用无人机精确定位了一支俄罗斯车队，拍摄到的画面导致 20 多辆俄罗斯军车被毁。73 “Dnipro 1”无人机情报部队可以在其飞行器上放置重达 800 克的炸药。74 6 月 22 日，一架无人机撞向俄罗斯罗斯托夫的新沙赫京斯克炼油厂，造成大爆炸，工厂停工。75 7 月 31 日，一架疑似自制的无人机携带爆炸装置在克里米亚半岛俄罗斯黑海舰队总部引爆，造成六人受伤，并导致俄罗斯海军节假期取消。 76 7 月 12 日，白宫称伊朗正准备向俄罗斯提供可能具备作战能力的无人机。77 甚至在战争
黑客胰腺癌：个性化医学的当前和未来
在可渗透的岩石质量和高的沉降水平下进行的深隧道会耗尽大量的温水，这些温水是在重力下在特定导管的重力下收集的，可以利用热量。该能源的利用通常会因门户附近的最终用户的有限存在而缩小，而其他有希望的加热和冷却需求可以直接沿隧道长度找到。这项工作介绍了地热系统原型的设计，构建和安装，该原型直接在隧道内部开发排水热。该原型由于其热交换过程的特殊性而被命名为智能流动。该系统已实现并安装在意大利和奥地利之间边界附近的布伦纳基座隧道的探索性隧道内。智能流动的模块是在外部建造的，后来又移动到隧道内，将它们放置并同时组装到隧道钻孔机的发展中。提出了一个设计程序，并针对测试和监视活动进行了验证。实验活动的数据证实，引流水流保证了循环水温和快速恢复的长期稳定，从而确保了连接到系统的水水热泵的可观功率和性能值。灵敏度分析允许复制不同的工作场景，以概括超出特定安装上下文的智能流动的应用。
黑客攻击人工智能——下一代被劫持的系统
摘要：在未来十年内，为了应对高度互联和数字化的世界所产生的大量信息，对自动化、智能数据处理和预处理的需求预计将会增加。在过去的几十年里，现代计算机网络、基础设施和数字设备的复杂性和互联性都在增长。保护这些资产的网络安全人员面临着越来越多的攻击面和不断改进的攻击模式。为了管理这一点，网络防御方法开始依赖于支持人类工作的自动化和（人工智能）。然而，机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 支持的方法不仅已集成到网络监控和端点安全产品中，而且几乎无处不在涉及持续监控、复杂或大量数据的任何应用中。智能 IDS、自动化网络防御、网络监控和监视以及安全软件开发和编排都是依赖 ML 和自动化的资产的例子。由于这些应用对社会的重要性，恶意行为者对这些应用非常感兴趣。此外，ML 和 AI 方法还用于数字助理、自动驾驶汽车、人脸识别应用等所使用的视听系统中。已经报道了针对视听系统 AI 的成功攻击媒介。这些攻击范围从需要很少的技术知识到劫持底层 AI 的复杂攻击。
通过因果关系解决RLHF中的奖励黑客
奖励黑客[Skalse等，2022]是AI对齐的关键问题，尤其是在增强学习（RL）中。AI系统旨在优化特定的奖励，通常会发现意想不到的方式来最大化这种奖励，这与人类意图不同。真正的目标与模型所学的行为之间的这种错位可能会导致不安全或不良结果。解决奖励黑客攻击对于构建可靠与人类价值观相吻合的AI系统至关重要。通过人类反馈（RLHF）进行加强学习的主要奖励黑客攻击是因果错误识别[Tien等，2022]。当模型错误地学习动作与奖励之间的因果关系，导致其优化代理或虚假相关性而不是真实目标时，就会发生这种情况。例如，该模型可能会在其环境中操纵指标或利用快捷方式。这创建了一个方案，其中AI根据奖励功能看起来很成功，但无法实现预期的目标。该项目旨在探索是否准确识别奖励模型中的因果机制是否可以帮助减轻奖励黑客攻击。通过对推动理想行为的因果关系进行建模，我们希望将AI引导到更加一致的学习中。具体来说，该项目将调查将因果推断整合到奖励建模中以提高RLHF鲁棒性的方法，从而降低AI利用意外漏洞的风险。目标是了解因果推理如何有助于更好地对齐具有人为价值的AI系统。