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金融領域數(shù)據(jù)安全能力體系構建方法研究

發(fā)表于：5/28/2024

數(shù)據(jù)科學的可視化惡意軟件分析技術在檔案數(shù)字化安全管理系統(tǒng)中的應用

數(shù)據(jù)科學的可視化惡意軟件分析技術是當前信息安全領域中的重要的創(chuàng)新技術,旨在提高對檔案數(shù)字化系統(tǒng)中潛在威脅的檢測和應對能力。系統(tǒng)論述了基于數(shù)據(jù)科學的可視化惡意軟件分析技術在檔案數(shù)字化安全管理系統(tǒng)中的應用，并結合可視化數(shù)據(jù)集構建了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的惡意檢測模型。使用可視化繪圖對惡意軟件的檢出效果和迭代趨勢進行分析，其優(yōu)點對比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)剝離手段更加高效并更具可讀性，且在分析的過程中能夠迅速、準確地應對不斷演進的威脅，為數(shù)字化檔案的安全提供了有力的支持。

發(fā)表于：5/28/2024

國外數(shù)字化工廠網(wǎng)絡安全保障機制研究——以洛克希德?馬丁公司為例

數(shù)字化工廠是融合新一代信息技術和先進制造技術的關鍵工業(yè)設施，也是推進我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、增強國家科技和經(jīng)濟競爭力的重要載體。由于數(shù)字化工廠的網(wǎng)絡化、智能化和開放性等特點，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡集成式安全架構難以適應更復雜的業(yè)務流、供應鏈和不斷變化的業(yè)態(tài)模式，成為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重大挑戰(zhàn)。如何保障其安全穩(wěn)定運行，成為各國政府和工業(yè)界關注的焦點。以洛克希德?馬丁公司數(shù)字化工廠建設為例，研究該企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略、工廠數(shù)字化架構，并分析其工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設備的連接通信框架（智能工廠框架），以及在云平臺、無線物聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡安全治理、研發(fā)運營等多方面的安全措施。在此基礎上，對我國如何強化重點行業(yè)數(shù)字化工廠網(wǎng)絡安全保障機制建設，提出多角度的綜合性建議。

發(fā)表于：5/28/2024

面向社交平臺應急關聯(lián)信息的文本分類綜述

緊急事件發(fā)生初期，及時從海量社交平臺數(shù)據(jù)中挖掘有效信息為應急響應提供決策參考具有重要意義。隨著自然語言處理技術飛速發(fā)展，文本分類已被逐漸運用于該領域，主要可分為基于傳統(tǒng)機器學習的K近鄰、樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機等方法，以及基于深度學習的CNN、RNN、GCN、Transformer等方法。從算法原理、發(fā)展歷程、適用領域及性能優(yōu)劣等方面對當前主流的文本分類方法進行分析，調(diào)研了社交平臺應急關聯(lián)信息文本分類的研究現(xiàn)狀與熱點，歸納了現(xiàn)有方法面臨的問題與挑戰(zhàn)，展望了未來研究方向，為后續(xù)科研工作提供參考與啟示。

發(fā)表于：5/28/2024

公共數(shù)據(jù)授權運營的關鍵問題與實施架構研究

公共數(shù)據(jù)授權運營是充分釋放公共數(shù)據(jù)價值的重要途徑，自國家“數(shù)據(jù)二十條”出臺以來，各地紛紛加快公共數(shù)據(jù)授權運營建設工作的部署。系統(tǒng)分析了公共數(shù)據(jù)授權運營的理論研究成果和地方實踐經(jīng)驗，提出了我國公共數(shù)據(jù)授權運營發(fā)展大致經(jīng)歷了基礎準備、試點探索、加速落地三個階段；歸納總結了地方實踐過程中，在授權主體、授權路徑、數(shù)據(jù)供給、平臺建設、收益分配、服務生態(tài)六方面仍存在亟待解決的問題；最后，以問題為導向，構建了制度規(guī)則、基礎設施、運營生態(tài)相結合的實施架構，以期為地方政府更加高效有序地開展公共數(shù)據(jù)授權運營工作提供有效借鑒。

發(fā)表于：5/28/2024

黑客分發(fā)惡意“掃雷”游戲，向金融 / 保險機構網(wǎng)絡釣魚

發(fā)表于：5/28/2024

韓國電信成功開發(fā)出量子密鑰分發(fā)設備

每秒生成15萬個密鑰：韓國電信開發(fā)成功量子密鑰分發(fā)設備

發(fā)表于：5/28/2024

惡意代碼可視化分類研究

新型惡意代碼設計變得日益復雜，傳統(tǒng)的識別并檢測方法已經(jīng)滿足不了當前的需求。因此，在對BODMAS數(shù)據(jù)集分析的基礎上，將其進行可視化處理并進行分類。同時考慮到現(xiàn)有惡意代碼可視化分類模型主要依賴全局特征，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡基礎上設計了一個CA（通道級局部特征關注）模塊和一個MA（多尺度局部特征關注）模塊，構建了兩個新模型，巧妙地結合全局與局部特征。在BODMAS數(shù)據(jù)集上，新模型在惡意代碼種類識別并分類平均準確率相比于BODMAS數(shù)據(jù)集論文描述的方法得到了提高，證明了數(shù)據(jù)集可視化可行性和新模型的有效性，為未來研究提供了重要的數(shù)據(jù)和實驗基礎。

發(fā)表于：5/27/2024

歐盟數(shù)據(jù)保護委員會：ChatGPT 的“數(shù)據(jù)準確性”仍未達標

發(fā)表于：5/27/2024

第一波黑客已經(jīng)用大模型搞網(wǎng)絡攻擊了

發(fā)表于：5/24/2024

開源代碼托管平臺GitLab修復高危漏洞：攻擊者可接管賬號

開源代碼托管平臺 GitLab 修復高危漏洞：攻擊者可接管賬號

發(fā)表于：5/24/2024

安全公司Rapid7警告有黑客利用PuTTY/WinSCP山寨官網(wǎng)引流

安全公司警告有黑客利用 PuTTY / WinSCP 山寨官網(wǎng)引流，向受害者提供惡意木馬

發(fā)表于：5/23/2024

25位頂尖科學家《科學》發(fā)文呼吁在AI快速發(fā)展中需管控極端風險

面對可能迅速發(fā)展的人工智能，全球的風險應對能力似乎并未步入正軌。在韓國首爾舉行的第二屆人工智能安全峰會（5月21日至22日）開展之際，25位世界領先的人工智能科學家在《科學》雜志上共同發(fā)表了一篇專家共識論文，他們認為，當今全球在保護人類免受技術滋生的風險方面做得還不夠。

發(fā)表于：5/23/2024

華為牽頭重磅發(fā)布全球DDoS攻擊態(tài)勢分析報告

近日，華為聯(lián)合天翼安全科技有限公司、聯(lián)通數(shù)科安全、百度安全、Nexusguard、中國移動云能力中心、中國移動卓望公司、清華大學共同發(fā)布《2023年全球DDoS攻擊現(xiàn)狀與趨勢分析》（以下簡稱《報告》）。報告從DDoS攻擊態(tài)勢、僵尸網(wǎng)絡態(tài)勢、攻擊源態(tài)勢及典型攻擊維度，輔以現(xiàn)網(wǎng)真實數(shù)據(jù)，展現(xiàn)了2023年DDoS攻擊的全景圖。報告的發(fā)布旨在為全球DDoS防御帶來借鑒和指導，助力全行業(yè)進入DDoS智能化防御時代。報告顯示，2023年DDoS攻擊呈現(xiàn)四大顯著特點，第一，超大規(guī)模攻擊異常活躍，T級攻擊頻繁出現(xiàn)；第二，攻擊頻次繼續(xù)呈增長趨勢，2023年同步增加1.6倍；第三，大流量攻擊爬升速度再創(chuàng)新高，秒級達到T級攻擊；第四，攻擊復雜度持續(xù)提升，攻擊威脅加劇。從典型攻擊角度來看，2023年掃段攻擊頻次快速增長，為躲避防御，低速掃段攻擊成為主流，慣用“短平快”戰(zhàn)術，多采用混合攻擊手法；同時，針對DNS服務器的攻擊無論是攻擊復雜度還是攻擊強度均創(chuàng)新高。

發(fā)表于：5/22/2024

AI時代的新對抗——派拓網(wǎng)絡以AI構建網(wǎng)絡安全新防御

AI時代下，企業(yè)正在面臨著更加嚴峻的網(wǎng)絡安全環(huán)境。

發(fā)表于：5/20/2024