信息安全最新文章 安全公司Sysdig警告黑客正瞄准各大AI语言模型平台用户账号 安全公司Sysdig警告黑客正瞄准各大AI语言模型平台用户账号 发表于：2024/5/13 英国抢先发布AI模型安全检测工具 英国抢先发布AI模型安全检测工具 以识别和评估相关风险 发表于：2024/5/13 中汽协回应特斯拉通过数据安全测试 中汽协常务副会长兼秘书长付炳锋在接受采访时表示落实汽车数据处理安全是智能汽车发展的一个新的起点，第一批次所有送检的6家中外车企均自主报名参与，包括参加此轮检测的唯一外资车企特斯拉。“协会秉持对所有送检车企车型一视同仁的原则。第一批检测特斯拉就参与进来了，也是抓到了一个机遇。特斯拉清楚地看到，未来自动驾驶的消费趋势会在中国大市场上率先兴起。” 发表于：2024/5/13 安全公司Zscaler披露恶意载入 HijackLoader 采用模块化设计逃避检测，安全公司披露恶意载入器 HijackLoader 发表于：2024/5/11 戴尔通知发生数据泄露：涉及姓名等订单信息 5 月 10 日消息，戴尔公司昨日通过电子邮件方式通知用户，表示其个人信息可能已经泄露，推荐用户尽快更改，以保护个人隐私和财产。 发表于：2024/5/10 美第五大企业联合健康保险数据泄露 美第五大企业“联合健康保险”数据泄露，向黑客支付 2200 万美元赎金 发表于：2024/5/10 波音公司去年43GB数据泄露 拒绝向黑客支付2亿美元赎金 5 月 10 日消息，波音公司本周三披露细节，称 2023 年 11 月公司遭到勒索软件攻击，黑客索要高达 2 亿美元 发表于：2024/5/10 安全软件开发商Avast再因违规处理用户数据被罚3.51亿捷克克朗 安全软件开发商 Avast 再因违规处理用户数据被罚 3.51 亿捷克克朗 发表于：2024/5/9 美国司法部悬赏千万美元缉拿LockBit勒索软件头目 美国司法部重拳出击，悬赏千万美元缉拿 LockBit 勒索软件头目 发表于：2024/5/9 复杂背景下小尺寸多角度人脸检测方法研究 为了提升复杂背景下小尺寸人脸检测精度，提出了一种人脸检测方法GhostNet-MTCNN。在多任务级联卷积神经网络（MTCNN）主干网络上，将占用计算资源的普通卷积进行舍弃，利用GhostNet网络中计算量更低的Ghost bottleneck模组替代卷积的作用，重新构建网络特征提取功能，从而搭建一个新的模型。实验结果表明，该方法可以有效平衡参数量和精度。在Easy、Medium、Hard三种验证集上，与MTCNN相比在参数量仅增加0.62M的前提下精度分别提升了 5.6%、6.6%、7.8%，与MobileNetV3-MTCNN相比在参数量减少1.27M的同时精度又分别提升了1.6%、0.8%、0.5%。该研究能够在复杂场景下提高模型对小尺寸、多角度人脸检测精度，同时也能够有效平衡参数量和检测精度使其成为在边缘设备部署中更优的选择。 发表于：2024/5/7 基于贝叶斯攻击图的油气生产物联网系统风险评估 针对油气生产物联网系统动态风险评估问题，提出一种基于贝叶斯攻击图的油气生产物联网系统风险评估模型。首先通过对系统进行风险分析，得到入侵证据及系统漏洞，结合入侵证据和漏洞利用成功概率，采用EM算法对训练数据进行数据补全并动态更新贝叶斯攻击图的条件概率参数表，通过条件概率表可计算得出先验概率，结合入侵证据计算得到节点的后验概率，进而得到系统的风险值，考虑资源利用的相关性对风险值进行最终修正。仿真结果分析证明了该模型的有效性和准确性。 发表于：2024/5/7 分布式新型储能场景下电力系统网络安全防护体系研究 分布式储能系统结构繁杂，设备数量规模庞大。阐述了分布式新型储能应用场景下电力系统可能面临的设备、网络、数据安全与隐私保护、供应链等方面的网络安全风险，并对其信息安全威胁以及信息安全需求进行分析，最后针对不同的网络安全风险提出相应的应对建议并给出新型储能电力系统网络建设方案，结合区块链技术保障新型储能系统的数据安全。 发表于：2024/5/7 欧盟数据治理模式对我国数据要素开发利用的启示 欧盟围绕数据资源开发利用经历了三个阶段的发展，构建形成了对全球影响极大、极具欧盟特色的数据治理路径，目前，欧盟正加快体系化实施数据战略，以推动壮大本土数字产业，形成与美、中抗衡的数字经济竞争力。欧盟数据战略主要包含健全数据管理机构、推动数据共享流通、建设数据基础设施以及建立数据治理规则等方面，在实践中取得了显著成效。立足我国数据要素开发利用中存在的数据流通交易不畅、数据价值挖掘不足以及安全保障仍待补强等问题，研究总结欧盟数据治理模式对我国的启示，旨在为数据要素探索实践提供参考。 发表于：2024/5/7 基于特征分析的智能网联汽车数据分级方法研究 当前，智能网联技术的发展使得汽车成为数据交互的重要载体，智能网联汽车所产生的数据量呈现指数型增长趋势，国家对于数据安全的重视程度也在不断加强。在此背景下，从行业实践角度出发，对我国当前数据安全监管现状、数据分级方法进行梳理，最后提出一种基于特征分析的数据分级方法，助力企业加强数据治理、满足政府合规要求。 发表于：2024/5/7 基于BERT-LSTM模型的WebShell文件检测研究 针对基于传统规则的WebShell文件检测难度大，采用文本分类的思想，设计了一种基于BERT-LSTM模型的WebShell检测方法。首先，对现有公开的正常PHP文件和恶意PHP文件进行清洗编译，得到指令opcode码；然后，通过变换器的双向编码器表示技术（BERT）将操作码转换为特征向量；最后结合长短期记忆网络（LSTM）从文本序列角度检测特征建立分类模型。实验结果表明，该检测模型的准确率为98.95%，召回率为99.45%，F1值为99.09%，相比于其他模型检测效果更好。 发表于：2024/5/7 <…34353637383940414243…>
