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知名郵件代理程序Exim爆出嚴(yán)重安全漏洞

知名郵件代理程序Exim爆出嚴(yán)重安全漏洞！影響全球超150萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器

發(fā)表于：7/15/2024

美國(guó)運(yùn)營(yíng)商AT&T宣布第三方云平臺(tái)遭黑客入侵

美國(guó) AT&T 宣布遭黑客入侵，用戶電話和短信記錄大面積失竊

發(fā)表于：7/15/2024

谷歌母公司擬斥資230億美元收購(gòu)網(wǎng)絡(luò)安全初創(chuàng)公司W(wǎng)iz

發(fā)表于：7/15/2024

派拓網(wǎng)絡(luò)：潛伏在企業(yè)中的AI風(fēng)險(xiǎn)

第三方生成式AI應(yīng)用大多未經(jīng)審查或批準(zhǔn)就被用于工作，這會(huì)給企業(yè)帶來(lái)嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)。IT和信息安全團(tuán)隊(duì)必須對(duì)企業(yè)技術(shù)生態(tài)中所使用的第三方應(yīng)用進(jìn)行審查和批準(zhǔn)，這是因?yàn)樗麄冃枰私庹谑褂玫膽?yīng)用、這些應(yīng)用是否安全，以及有哪些敏感的公司數(shù)據(jù)（如果有的話）進(jìn)入了這些應(yīng)用。

發(fā)表于：7/11/2024

曝新版RockYou文件含近100億條明文密碼

7 月 11 日消息，網(wǎng)絡(luò)安全公司 Cybernews 于 7 月 4 日發(fā)布博文，發(fā)現(xiàn)了包含 9948575739 條明文信息記錄的 rockyou2024.txt 文件，已經(jīng)預(yù)定成為 2024 年最大的密碼泄露事件。

發(fā)表于：7/11/2024

摩根士丹利發(fā)布《量子安全網(wǎng)絡(luò)發(fā)展》研究報(bào)告

7月10日消息（南山）近日，摩根士丹利發(fā)布《量子安全網(wǎng)絡(luò)發(fā)展》研究報(bào)告，指出隨著量子計(jì)算等快速發(fā)展，關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施需要量子密鑰分發(fā)（QKD）等技術(shù)保護(hù)以抵御威脅。報(bào)告指出，量子安全網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)目的是防止量子計(jì)算機(jī)的攻擊。報(bào)告引述美國(guó)國(guó)家安全局2023年年度回顧，“量子計(jì)算一旦實(shí)現(xiàn)，與密碼分析相關(guān)的量子計(jì)算機(jī)將改變游戲規(guī)則。它將給我們國(guó)家最關(guān)鍵的信息系統(tǒng)帶來(lái)威脅，并將破壞保護(hù)全球互聯(lián)網(wǎng)和信息系統(tǒng)的密碼系統(tǒng)?！? IBM今年初也指出，“量子計(jì)算機(jī)讓世界上的大多數(shù)算法過(guò)時(shí)了。”

發(fā)表于：7/11/2024

德州儀器攜多款創(chuàng)新方案亮相慕尼黑上海電子展

中國(guó)上海（2024 年 7 月 8 日）– 德州儀器 (TI)（納斯達(dá)克股票代碼：TXN）今日宣布，將于 7 月 8 日至 10 日亮相 2024 electronica China慕尼黑上海電子展（展位：上海新國(guó)際博覽中心 E4 館 4306），以“芯啟未來(lái)：共赴安全、智能、可持續(xù)之旅”為主題，展示一系列面向汽車電子、機(jī)器人和能源基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的創(chuàng)新成果，分享德州儀器如何助力打造更安全、更智能、更可持續(xù)的未來(lái)。

發(fā)表于：7/10/2024

谷歌宣布本月底開放暗網(wǎng)報(bào)告功能

谷歌開放“暗網(wǎng)報(bào)告”功能：網(wǎng)羅安全事件、通知用戶信息泄露

發(fā)表于：7/10/2024

派拓網(wǎng)絡(luò)發(fā)布運(yùn)營(yíng)技術(shù)安全狀況調(diào)查報(bào)告

這份名為《運(yùn)營(yíng)技術(shù)安全狀況：趨勢(shì)、風(fēng)險(xiǎn)和網(wǎng)絡(luò)彈性綜合指南》的報(bào)告介紹了工業(yè)環(huán)境安全威脅的現(xiàn)狀、程度及其不斷變化的性質(zhì)。該報(bào)告揭示了攻擊的頻率并探討了企業(yè)在構(gòu)建和落實(shí)經(jīng)過(guò)優(yōu)化且對(duì)用戶友好的威脅應(yīng)對(duì)措施時(shí)所面臨的困難和影響。

發(fā)表于：7/4/2024

Rafel木馬肆虐全球影響39億臺(tái)安卓設(shè)備

Rafel木馬肆虐全球影響39億臺(tái)安卓設(shè)備：中國(guó)是重災(zāi)區(qū)之一

發(fā)表于：7/3/2024

過(guò)程論視野下的算法裁量：形成機(jī)理、現(xiàn)實(shí)困境和法治路徑

算法在行政裁量領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，形成了一種新型的算法裁量模式，與此同時(shí)，亦帶來(lái)諸多法治挑戰(zhàn)，有必要對(duì)其形成機(jī)理、現(xiàn)實(shí)困境和法治路徑展開研究。在形成機(jī)理方面，基于法律與事實(shí)的交織構(gòu)造，算法裁量的產(chǎn)生得益于法律的代碼化以及技術(shù)對(duì)事實(shí)的豐富處理。從過(guò)程論視角，對(duì)其進(jìn)行“接收-處理-輸出”階段性劃分，針對(duì)性地逐一釋明不同階段所存在的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題、算法黑箱、算法歧視問(wèn)題?；诖?，有必要從范圍限定、程序約束及權(quán)利保障三個(gè)方面進(jìn)行過(guò)程性的法律控制，從而推動(dòng)算法裁量的法治化實(shí)踐。

發(fā)表于：7/2/2024

數(shù)據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)登記對(duì)象研究

發(fā)表于：7/2/2024

網(wǎng)絡(luò)犯罪抽樣取證的實(shí)踐困境與完善

信息網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)犯罪的海量證據(jù)引發(fā)證明困難的司法困境，抽樣取證規(guī)則為化解網(wǎng)絡(luò)犯罪海量證據(jù)取證困境提供了有益探索。然而抽樣取證在實(shí)踐中仍存在取證標(biāo)準(zhǔn)不明晰、取證程序設(shè)計(jì)不足、取證范圍寬泛、被追訴人權(quán)利保障不健全等困境。對(duì)此，需要明確抽樣取證的標(biāo)準(zhǔn)；程序設(shè)計(jì)上，需要從主體權(quán)限、審批程序、構(gòu)建類型化抽樣方法體系、非法抽樣證據(jù)排除角度進(jìn)行完善；同時(shí)需要對(duì)抽樣取證的案件范圍、證據(jù)范圍、程序范圍進(jìn)行必要限縮；最后需要從知情權(quán)、參與權(quán)、異議權(quán)等角度加強(qiáng)被追訴人救濟(jì)權(quán)保障。

發(fā)表于：7/2/2024

從失范到規(guī)范：生成式人工智能的監(jiān)管框架革新

生成式人工智能在技術(shù)變革下引發(fā)的失范性風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)既有人工智能監(jiān)管框架提出了挑戰(zhàn)。從底層技術(shù)機(jī)理出發(fā)，可知當(dāng)前生成式人工智能呈現(xiàn)出“基礎(chǔ)模型-專業(yè)模型-服務(wù)應(yīng)用”的分層業(yè)態(tài)，分別面臨算法監(jiān)管工具失靈、訓(xùn)練數(shù)據(jù)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)加劇、各層級(jí)間法律定位不明、責(zé)任界限劃分不清等監(jiān)管挑戰(zhàn)。為此需以分層監(jiān)管為邏輯內(nèi)核，對(duì)我國(guó)既有人工智能監(jiān)管框架進(jìn)行革新。在監(jiān)管方式上應(yīng)善用提示工程、機(jī)器遺忘等科技監(jiān)管工具；在責(zé)任劃定上應(yīng)進(jìn)行主體拆解與分層回溯，從而規(guī)范“基礎(chǔ)模型-專業(yè)模型-服務(wù)應(yīng)用”的分層監(jiān)管框架，以期實(shí)現(xiàn)有效監(jiān)管，促進(jìn)生成式人工智能的高質(zhì)量發(fā)展。

發(fā)表于：7/2/2024

基于生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流量生成方法研究

網(wǎng)絡(luò)仿真中的流量生成對(duì)于確保仿真效果至關(guān)重要。目前常見的網(wǎng)絡(luò)流量生成器通?；谀撤N隨機(jī)模型，生成的流量只能服從指定的隨機(jī)分布。實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中的隨機(jī)模型往往難以確定，導(dǎo)致現(xiàn)有模型對(duì)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)流量的仿真有一定的偏差。為了解決這些問(wèn)題，提出了基于生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空相關(guān)流量生成模型；對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)改進(jìn)了其編碼方式，并使用 Z-score 處理流量數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)趨于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布；提出了一種網(wǎng)絡(luò)流量時(shí)空相關(guān)性的度量方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相較于現(xiàn)有的基線生成方式，所提出的方法在真實(shí)性和相關(guān)性的度量上平均提高了9%。

發(fā)表于：7/2/2024