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信息安全最新文章

本源悟空成功裝備國內首個抗量子攻擊護盾

4月12日消息，據安徽省量子計算工程研究中心介紹，近日我國第三代自主超導量子計算機“本源悟空”成功裝備國內首個PQC“抗量子攻擊護盾”——PQC（Post Quantum Cryptography，后量子密碼）混合加密方法。這將使“本源悟空”更好抵御其他量子計算機的攻擊，確保運行數據安全。

發表于：4/12/2024

派拓網絡發布報告《2024年勒索軟件回顧：Unit 42泄密網站分析》

通過對勒索軟件泄密網站（有時也被稱為專門泄密網站，縮寫為DLS）的數據進行分析，派拓網絡發布了報告《2024年勒索軟件回顧：Unit 42泄密網站分析》。

發表于：4/8/2024

英美兩國建立全球首個涉AI安全雙邊協議

美國東部時間 4 月 1 日晚，美國和英國簽署了一項具有里程碑意義的 AI 相關協議，雙方宣布建立人工智能安全科學合作伙伴關系。這也是全球首個關于人工智能安全的雙邊協議。該協議明確，英國去年 11 月成立的新 AI 安全研究所和美國同類機構，將通過借調兩國研究人員來互相交流專業知識。

發表于：4/3/2024

主流壓縮軟件XZ-utils被曝后門

日前，開源軟件xz-utils被曝5.6.0到5.6.1版本，存在被供應鏈攻擊并植入后門風險。統信軟件官方宣布，已對旗下所有產品完成了排查，確認包括統信UOS桌面操作系統與服務器操作系統各版本均不受其影響，用戶可以放心使用。

發表于：4/2/2024

新加坡電信打造量子安全解決方案

新加坡電信打造量子安全解決方案據新加坡電信發布的官方消息，這家運營商與思科、飛塔、諾基亞簽署了三份諒解備忘錄，共同為企業用戶提供量子安全解決方案。

發表于：4/2/2024

【技術沙龍】數據要素資產化開啟網絡安全行業新紀元

在數字經濟迅猛發展的當下，數據已成為推動社會進步的核心要素之一。我們正見證著一個歷史性的轉變,數據要素資產化正在重塑經濟結構，尤其是在網絡安全領域，它開辟了前所未有的機遇與挑戰！

發表于：4/1/2024

美國電信巨頭AT&T數據泄露：涉及數百萬用戶信息

美國電信巨頭AT&T近日陷入了一場嚴重的個人數據泄露風波，引發了廣泛關注和擔憂。該公司已緊急向數百萬用戶通報了這一事件，并采取了多項措施來應對潛在的安全風險。據AT&T官方聲明，他們已經對受影響用戶的密碼進行了重置，以確保賬戶安全。同時，公司還積極與可能遭受信息泄露的賬戶持有人進行溝通，提供必要的支持和指導。

發表于：4/1/2024

派拓網絡推出全新Cortex平臺端點安全方案加強端點保護

2024年3月28日，北京——全球網絡安全領導企業Palo Alto Networks（納斯達克代碼：PANW）（派拓網絡）近日宣布推出全新Cortex平臺端點安全方案，幫助客戶加快平臺化進程，提高端點防護能力。

發表于：3/28/2024

研究顯示AMD處理器也受Rowhammer內存攻擊影響

研究顯示 AMD 處理器也受 Rowhammer 內存攻擊影響，官方給出緩解措施

發表于：3/27/2024

Gartner發布2024年網絡安全重要趨勢

Gartner公司于近日發布2024年網絡安全重要趨勢。根據Gartner公司的研究，推動2024年主要網絡安全趨勢的因素包括生成式人工智能（生成式AI）、持續威脅暴露、第三方風險、隱私驅動的應用和數據解耦和網絡安全技能重塑等。 Gartner研究總監陳延全表示：“企業安全職能在技術、組織和人員方面面臨顛覆。風險管理領導者必須進行完善的準備工作并采取務實的態度，以應對顛覆，實施高效的網絡安全項目。” 為了應對這些因素的綜合影響，2024年風險管理領導者需要在其安全計劃中采取一系列實踐方法、技術功能和結構改革，以此提高企業機構的韌性和網絡安全績效。

發表于：3/27/2024

Black Lotus Labs：TheMoon惡意軟件變種被發現

3 月 27 日消息，網絡安全公司 Black Lotus Labs 近日發布報告，近日追蹤發現了名為“TheMoon”的惡意軟件僵尸網絡變種，已經感染了全球 88 個國家和地區的數千臺 SOHO 路由器和物聯網設備。

發表于：3/27/2024

簡化退化模型的真實圖像超分辨率網絡

圖像超分辨率任務常用雙三次下采樣以構造數據集訓練網絡，但雙三次下采樣由于退化模型固定，導致網絡泛化能力低，無法用于真實世界低分辨率圖像。為解決上述問題本文提出預處理模塊，通過預處理模塊與雙三次下采樣數據集得到的網絡相結合，在減少資源消耗的同時提高其泛化能力。此外，還針對不同的精度需求設計了特征學習訓練策略和多任務聯調策略。通過根據不同需求采用相應的訓練策略，在滿足精度需求的同時具有消耗計算資源少、訓練速度快以及適用范圍廣的特點。實驗證明，增加預處理模塊的網絡以較少的模型參數增加量換取了重建效果和感知質量方面的較大提升，并且通過不同策略實現了進一步的精度提高。

發表于：3/25/2024

基于CNN-Transformer混合構架的輕量圖像超分辨率方法

針對基于混合構架的圖像超分模型通常需要較高計算成本的問題，提出了一種基于CNN-Transformer混合構架的輕量圖像超分網絡STSR（Swin Transformer based Single Image Super Resolution）。首先，提出了一種并行特征提取的特征增強模塊（Feature Enhancement Block，FEB），由卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）和輕量型Transformer網絡并行地對輸入圖像進行特征提取，再將提取到的特征進行特征融合。其次，設計了一種動態調整模塊（Dynamic Adjustment，DA），使得網絡能根據輸入圖像來動態調整網絡的輸出，減少網絡對無關信息的依賴。最后，采用基準數據集來測試網絡的性能，實驗結果表明STSR在降低模型參數量的前提下仍然保持較好的重建效果。

發表于：3/25/2024

一種用于輔助兵棋推演的快速決策框架研究

基于一般的決策和規劃流程，提出了一個面向兵棋推演的快速決策框架（Rapid Military Decision Framework，RMDF），該框架針對異構實體模型，通過分層的網格環境對復雜推演環境簡化建模，將推演實體的作用效果，簡化為地面、海上和空中三個網格環境層次上的作用效果，并以熱圖的形式在網格環境中顯示，通過推演實體的核心參數來確定其性能模型和行為模型，并基于一致性包算法實現任務分配，生成備選行動策略，通過快速仿真實現推演策略的迭代優化，能夠在推演之前或推演期間提供行動方案的快速評估，可以有效地輔助兵棋推演指揮人員進行復雜態勢下的兵棋推演。

發表于：3/25/2024

基于遺傳算法和LightGBM的網絡安全態勢感知模型

針對傳統煙草工業系統中的網絡流量異常檢測方法存在的特征間聯系和上下文信息丟失等問題，提出了一種基于遺傳算法改進的LightGBM模型，此模型能夠使得模型避免陷入局部最優情況。首先通過計算構建樹模型對數據降維，從高維數據中挖掘出對于檢測效果影響重要的關鍵特征信息，并使用提出的模型對這些關鍵特征信息進行分析。為了評估模型的有效性與優越性，使用準確率和損失進行模型評價，并與其他網絡流量異常檢測模型Tabular model、TabNet、LightGBM、XGBoost進行對比。使用公開數據集 CIC.IDS.2018 進行實驗分析。結果表明，在高特征的網絡安全態勢感知下，多分類和二分類的識別準確率分別達99.43%和99.87%，在低特征情況下，多分類和二分類的識別準確率分別達98.73%和99.39%，具有較高準確率以及良好的靈活性和魯棒性。

發表于：3/25/2024

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