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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)營技術(shù)安全狀況調(diào)查報(bào)告

這份名為《運(yùn)營技術(shù)安全狀況：趨勢、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)過優(yōu)化且對用戶友好的威脅應(yīng)對措施時(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：中國是重災(zāi)區(qū)之一

發(fā)表于：7/3/2024

過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)，亦帶來諸多法治挑戰(zhàn)，有必要對其形成機(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)對事實(shí)的豐富處理。從過程論視角，對其進(jìn)行“接收-處理-輸出”階段性劃分，針對性地逐一釋明不同階段所存在的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題、算法黑箱、算法歧視問題?；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，對我國既有人工智能監(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。為了解決這些問題，提出了基于生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空相關(guān)流量生成模型；對網(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

高校數(shù)據(jù)分類分級策略的探討與實(shí)踐

隨著教育信息化的深度推進(jìn)，高校數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)越來越深入師生工作生活，數(shù)據(jù)安全與個(gè)人信息安全問題隨之日益突出。通過分析高校數(shù)據(jù)特點(diǎn)，結(jié)合高校數(shù)據(jù)實(shí)際，提出一套切實(shí)可行的分類分級策略，并提出針對不同分級數(shù)據(jù)采取的數(shù)據(jù)保護(hù)方案，旨在保障高校數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。

發(fā)表于：7/2/2024

企業(yè)數(shù)據(jù)分類分級自動(dòng)化路徑研究

數(shù)據(jù)分類分級自動(dòng)化是提升企業(yè)數(shù)據(jù)分類分級效率、促進(jìn)數(shù)據(jù)安全管理的重要手段。目前，針對數(shù)據(jù)分類分級自動(dòng)化路徑的研究還相對較少。結(jié)合數(shù)據(jù)分類分級工作流程，總結(jié)企業(yè)數(shù)據(jù)分類分級面臨的主要問題挑戰(zhàn)，對數(shù)據(jù)探測、數(shù)據(jù)預(yù)處理、敏感數(shù)據(jù)識(shí)別、分類分級打標(biāo)等典型自動(dòng)化技術(shù)進(jìn)行分析，提出了企業(yè)數(shù)據(jù)分類分級自動(dòng)化的框架和路徑，為企業(yè)更加高效有序地開展數(shù)據(jù)分類分級自動(dòng)化工作提供有效借鑒。

發(fā)表于：7/2/2024

基于EtherCAT總線的Modbus-RTU主站網(wǎng)關(guān)設(shè)計(jì)

EtherCAT在國內(nèi)工控領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，國內(nèi)許多工業(yè)現(xiàn)場采用EtherCAT總線作為控制系統(tǒng)總線。Modbus也是一種標(biāo)準(zhǔn)開放的通信協(xié)議，許多儀器儀表、傳感器、變頻器支持Modbus協(xié)議，作為Modbus從設(shè)備被大量地應(yīng)用于工控現(xiàn)場。為了解決工控現(xiàn)場EtherCAT總線與Modbus設(shè)備通信問題，設(shè)計(jì)了一種基于EtherCAT總線的Modbus-RTU主站網(wǎng)關(guān)模塊，實(shí)現(xiàn)EtherCAT總線與Modbus協(xié)議的轉(zhuǎn)化。該模塊對外支持2路RJ45接口和1路DB9接口，其中RJ45接口支持EtherCAT協(xié)議，DB9接口支持Modbus-RTU主協(xié)議。模塊通過2路RJ45接口靈活應(yīng)用于EtherCAT網(wǎng)絡(luò)中，可以配置鏈型和環(huán)型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

發(fā)表于：7/2/2024

一種多機(jī)制融合的可信網(wǎng)絡(luò)探測認(rèn)證技術(shù)

為了在確保網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔踩耐瑫r(shí)，保留網(wǎng)絡(luò)的靈活性和可調(diào)性，提出了一種多機(jī)制融合的可信探測認(rèn)證技術(shù)，旨在對類Traceroute的拓?fù)涮綔y流量進(jìn)行認(rèn)證。該技術(shù)通過基于IP地址的可信認(rèn)證、基于令牌的可信認(rèn)證以及基于哈希鏈的可信認(rèn)證三種機(jī)制融合，實(shí)現(xiàn)了效率與安全的平衡。通過這種方法，網(wǎng)絡(luò)管理員可以在不阻斷合法拓?fù)涮綔y的前提下，保護(hù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ⅰｉ_發(fā)了一種支持該技術(shù)的拓?fù)涮綔y工具，并利用Netfilter技術(shù)在Linux主機(jī)上實(shí)現(xiàn)了該技術(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該技術(shù)能夠有效識(shí)別可信探測，其延遲相比傳統(tǒng)Traceroute略有提升。

發(fā)表于：7/2/2024

基于蜜罐的新能源工控協(xié)議模糊識(shí)別分析

新能源行業(yè)是國家可再生能源發(fā)展的重要領(lǐng)域，在新能源工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全研究中需要快速確認(rèn)工控協(xié)議存在的缺陷。分析了新能源風(fēng)電工業(yè)控制系統(tǒng)存在的安全風(fēng)險(xiǎn)問題，實(shí)現(xiàn)了基于蜜罐輕量級部署Modbus協(xié)議，使用模糊測試的方法對協(xié)議的安全屬性快速測試并進(jìn)行分析。該研究對新能源工控協(xié)議安全發(fā)展有重要研究意義。

發(fā)表于：7/2/2024

圖結(jié)構(gòu)下基于通信模式匹配的物聯(lián)網(wǎng)異常流量檢測方法

物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用帶來了新的安全風(fēng)險(xiǎn)，為了在不干擾系統(tǒng)正常運(yùn)行的前提下實(shí)時(shí)洞察網(wǎng)絡(luò)的異常狀態(tài)，基于流量的異常檢測方案應(yīng)運(yùn)而生，然而當(dāng)前檢測方案普遍存在通用性欠缺、攻擊樣本依賴性強(qiáng)的問題。基于此，依據(jù)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行的物理限制與領(lǐng)域規(guī)范，創(chuàng)新性地提出了一種圖結(jié)構(gòu)下基于通信模式匹配的物聯(lián)網(wǎng)異常流量檢測方法，在通信圖構(gòu)建的基礎(chǔ)上利用子圖挖掘、同構(gòu)子圖發(fā)現(xiàn)等算法分析表征物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中固定、周期、自動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn)的通信模式來構(gòu)建檢測基準(zhǔn)，并利用社區(qū)檢測算法高效、精準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)實(shí)時(shí)流量中存在的異常數(shù)據(jù)。在BoT-IoT和IoT-23數(shù)據(jù)集上從不同數(shù)據(jù)集上的效果對比、不同檢測方案的效果對比以及不同時(shí)間窗口下的實(shí)時(shí)檢測效率三個(gè)方面對方案進(jìn)行了評估，99%的檢測準(zhǔn)確率和秒級的實(shí)時(shí)檢測時(shí)間充分證明了本方案的高效性和可用性。

發(fā)表于：7/2/2024

基于信譽(yù)評分的共識(shí)網(wǎng)絡(luò)重組機(jī)制設(shè)計(jì)

針對共識(shí)算法對良性節(jié)點(diǎn)占比的依賴，設(shè)計(jì)了一種基于信譽(yù)評分的共識(shí)網(wǎng)絡(luò)重組機(jī)制，使得網(wǎng)絡(luò)能在遭受攻擊或發(fā)生故障時(shí)迅速自我修復(fù)和重組，顯著提升了抗攻擊能力和服務(wù)連續(xù)性。首先基于信譽(yù)機(jī)制理論，開發(fā)了一個(gè)分布式信譽(yù)評分系統(tǒng)，實(shí)時(shí)評估節(jié)點(diǎn)信譽(yù)，有效處理潛在惡意節(jié)點(diǎn)。此外，提出了一種基于信譽(yù)評分的共識(shí)網(wǎng)絡(luò)重組機(jī)制，通過識(shí)別和隔離惡意節(jié)點(diǎn)來增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的彈性和安全性。該機(jī)制設(shè)計(jì)了網(wǎng)絡(luò)彈性重組算法，整合了冗余設(shè)置、故障診斷和服務(wù)節(jié)點(diǎn)重新配置功能，確保網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運(yùn)行和高可靠性。該研究對金融服務(wù)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等廣泛使用共識(shí)技術(shù)的高安全需求領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：7/2/2024