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World File Search System黑客攻击
外层空间和网络攻击
外层空间和网络攻击在国际空间法下的责任归属 Ishita Das * 摘要 随着外层空间的商业化以及越来越多的卫星部署，提供通信、导航和军事服务，外层空间和网络空间两个领域之间的联系正在加深。然而，这种关系所导致的脆弱性尚未得到全面解决。虽然没有专门针对这一界面的政策，但国际空间法可以处理在这方面出现的问题。《外层空间条约》第六条涉及“国际责任”。然而，早在 20 世纪 60 年代起草条约时，并没有考虑到这种关系。网络攻击可能会通过干扰 (a)“飞行控制”和 (b)“有效载荷控制”来影响太空资产。虽然对于前一种情况，发射国可能要对造成地球表面损害的活动负责，但对于后一种情况，《外层空间条约》和《责任公约》的规定实际上不能被援引。本研究论文的目的主要有四个：（1）介绍外层空间和网络空间接口的背景，特别是考虑到商业化的兴起；（2）讨论如何根据《外层空间条约》和《责任公约》处理影响太空资产的网络攻击；（3）探讨在太空资产生命周期和多方参与的背景下确定责任的挑战；最后，（4）提供结论性意见和建议。关键词：外层空间、网络攻击、责任、国际空间法
RSA攻击 +修复
的解说旨在恢复二进制可执行文件，从而在源代码表格中恢复，因此在网络安全方面具有广泛的应用程序，例如恶意软件分析和旧版代码硬化。一个突出的挑战是恢复可变符号，包括原始类型和复杂类型，例如用户定义的数据结构，以及它们的符号信息，例如名称和类型。现有的工作着重于解决问题的一部分，例如，仅处理类型（没有名称）或本地变量（没有用户定义的结构）。在本文中，我们提出了Resym，这是一种新型混合技术，结合了大型语言模型（LLM）和程序分析，以恢复本地变量和用户定义的数据结构的名称和类型。我们的方法包括两个LLM的微调来处理局部变量和结构。为了克服当前LLM中固有的令牌限制，我们设计了一种新型的基于原始的算法，以汇总和交叉检查来自多个LLM查询，从而抑制了不确定性和幻觉。我们的实验表明，Resym有效地恢复了可变信息和用户定义的数据结构，从而大大优于最新方法。
3-70-AFDP-战略攻击。......
“空军组织、训练并装备部队，使其成为联合部队指挥官 (JFC) 的空中部队。作为联合部队空中部队的一部分，我们的部队必须准备好完成 JFC 的目标。战区空中部队指挥官领导空军作战。空中部队指挥官的权力来自美国法典第 10 章，即空军部队指挥官 (COMAFFOR)。空中部队指挥官的作战权力来自 JFC，他既可以作为 COMAFFOR 对空军部队行使权力，又可以作为职能联合部队空中部队指挥官 (JFACC) 对可执行任务的联合空军行使权力。因此，空中部队指挥官作为 COMAFFOR 领导空军部队，作为 JFACC 领导 JFC 的联合空中作战。权力的这种二元性体现在以下格言中：飞行员为飞行员工作，高级飞行员为 JFC 工作。”
量子线性化攻击
摘要。最近的研究表明，量子周期查找可用于破解叠加查询模型中的许多流行构造（一些分组密码，如 Even-Mansour、多个 MAC 和 AE……）。到目前为止，所有被破解的构造都表现出强大的代数结构，这使得能够构造单个输入块的周期函数。恢复秘密周期可以恢复密钥，区分并破坏这些模式的机密性或真实性。在本文中，我们介绍了量子线性化攻击，这是一种使用 Simon 算法针对叠加查询模型中的 MAC 的新方法。具体来说，我们使用多个块的输入作为隐藏线性结构的函数的接口。恢复此结构可以执行伪造。我们还介绍了这种攻击的一些变体，这些变体使用其他量子算法，这些算法在量子对称密码分析中不太常见：Deutsch、Bernstein-Vazirani 和 Shor 的算法。据我们所知，这是这些算法首次用于量子伪造或密钥恢复攻击。我们的攻击破解了许多可并行化的 MAC，例如 LightMac、PMAC 以及具有（经典）超龄安全性（LightMAC+、PMAC+）或使用可调整分组密码（ZMAC）的众多变体。更一般地说，这表明构建可并行化的量子安全 PRF 可能是一项具有挑战性的任务。
加密攻击和减少
1。在游戏开始时，算法B从挑战者那里获得了挑战t r← - {0，1} n。我们正在为G的PRG安全游戏构建对手。这个游戏开始于挑战者向对手发送挑战t∈{0,1} n，其中t←g（s）或t r← - {0,1} n。2。算法B开始运行算法a。本质上，我们在这里构建了一个减少。我们的目标是将区分G的问题减少到区分G'的问题。为此，我们将依靠我们的对手a来区分g'。3。算法B将T⊕1N发送到A并输出任何输出。算法A是G'的对手，因此它期望单个输入t∈{0，1} n，其中t←g'（s）或t r← - - {0，1} n。请注意，这是我们唯一保证了a行为的设置。算法A上从某些其他分布绘制的字符串上的行为是未确定的。作为我们分析的一部分，我们需要争辩说B正确模拟了PRG中A中A的视图，以区分G'。
量子线性化攻击
摘要。最近的作品表明，量子周期可以用于打破许多流行的构造（某些块密码，例如偶数，多个Mac和AES。。。 ）在叠加查询模型中。到目前为止，所有破碎的结构都表现出强大的代数结构，使得能够定期发挥单个输入块的定期功能。恢复秘密时期允许恢复钥匙，区分，打破这些模式的确定性或真实性。在本文中，我们介绍了量子线性化攻击，这是一种使用Simon的算法来定位叠加查询模型中MAC的新方法。特别是，我们使用多个块的输入作为隐藏线性结构的函数的接口。恢复此结构允许执行伪造。我们还提出了使用其他量子算法的这种攻击的一些变体，这些算法在量子对称地crypt-分析中不太常见：Deutsch's，Bernstein-Vazirani和Shor's。据我们所知，这是这些算法第一次用于伪造或钥匙恢复攻击中。我们的攻击破坏了许多可行的MAC，例如LightMac，PMAC和许多具有（经典的）超越生物结合安全性（Lightmac+，PMAC+）或使用可调整的块密码（ZMAC）的变体。更普遍地，它表明，构建可行的量子安全性PRF可能是一项具有挑战性的任务。
在车辆摄像头传感器上使用EMI破坏活物体对象检测精度
摘要 - 计算机视觉是一项快速前进的技术，在很大程度上依赖相机传感器来为机器学习（ML）模型提供决策。已确认在各种未来派应用中发挥关键作用，例如自动驾驶汽车的进步，自动驾驶和目标跟踪无人机，停车援助和避免碰撞系统。但是，随着硬件级传感器黑客攻击的越来越多，即使是相机传感器也容易受到损害。本实验论文提出了使用电磁干扰（EMI）对机器计算机视觉（CV）进行机器学习能力的传感器黑客攻击的想法。开发了中端EMI入侵设备，以破坏计算机视觉系统的准确性和监督功能。评估研究了传感器黑客入侵对依赖实时饲料的障碍识别模型至关重要的摄像头传感器的影响，从而比较了有或没有传感器篡改的决策能力以评估整体效果。我们的结果表明，EMI显着影响相机传感器的性能，降低基于机器学习的对象检测系统的准确性和帧速率。这些发现强调了相机传感器对传感器黑客入侵的脆弱性，并突出了需要改进安全措施以保护计算机视觉系统中此类攻击的必要性。索引术语 - EMI，计算机视觉（CV），ML，自动驾驶车辆，避免碰撞