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信息安全最新文章

美國將發布后量子加密標準和3種數據加密算法應對量子攻擊

8 月 8 日消息，美國國家標準與技術研究院（NIST）預告將在未來幾周發布 3 種新的加密算法，用于抵御量子計算帶來的安全威脅，從而提高機構和部門的數據安全。

發表于：2024/8/9

全球第2大數據泄露事件被披露

8 月 7 日消息，背景調查公司 National Public Data 于今年 4 月遭到網絡攻擊，導致有 29 億個人隱私數據泄露，是僅次于 2013 年雅虎事件（影響 30 億）的數據泄露事件。

發表于：2024/8/8

法國約40家博物館數據系統遭勒索軟件攻擊

8 月 7 日消息，巴黎人報消息，網絡犯罪分子在奧運會期間攻擊了約 40 家法國博物館數據系統。網絡犯罪分子使用了勒索軟件 ransomware，它會加密數據，使計算機、服務器或企業或地方政府網絡的數據不可讀，犯罪分子以此索要贖金。

發表于：2024/8/8

夏普電商平臺Cocoro遭黑客入侵

8 月 4 日消息，夏普于 7 月 23 日在官網發布公告披露旗下電商平臺 Cocoro 遭到黑客入侵，網站安全部門已在監測到黑客入侵后臨時關閉了網站，但為時已晚，已有大量用戶關鍵數據遭到泄露。

發表于：2024/8/5

安全公司警告黑客架設假 OneDrive 網站釣魚

8 月 4 日消息，安全公司 Trellix 發布報告指出近來有黑客架設山寨 OneDrive 網站，以 " 連不上服務 " 為幌子誘導用戶運行 PowerShell 釣魚命令，從而讓受害者 " 自己給自己電腦裝上木馬 "。據悉，黑客首先架設山寨 OneDrive 網站，之后向用戶批量發送帶有 HTML 附件的釣魚郵件，該附件聲稱用戶收到一項名為 "Reports.pdf" 的文件共享請求，當用戶點擊郵件附帶的鏈接進入 "OneDrive 網站 " 后，相關網站就會聲稱用戶遇到錯誤代碼 Error 0x8004de86，要求用戶 " 手動更新 DNS 緩存 " 來解決問題，之后便會提供一系列 PowerShell 命令誘導用戶自己給自己裝上木馬。

發表于：2024/8/5

派拓網絡獲評OT安全解決方案領導者

2024年7月31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）近日宣布在《Forrester Wave?：2024年第二季度OT安全解決方案》報告中被評為“領導者”，并且在“戰略”和“當前產品”這兩項中均獲得最高分。

發表于：2024/7/31

IBM報告顯示企業年度數據泄露平均成本高達488萬美元

7月31日根據IBM的年度《數據泄露成本報告》，數據泄露的平均成本已上升至488萬美元。這意味著，與網絡入侵相關的成本同比增長了10%，創下自疫情開始以來最大的漲幅。

發表于：2024/7/31

周鴻祎宣布360安全大模型免費

7月31日消息，據媒體報道，360集團創始人、董事長兼CEO周鴻祎今日宣布，360安全大模型免費。周鴻祎表示，360要把大模型拉下神壇，不希望大模型成為少數廠商奇貨可居賺錢的工具，讓每個企業都“用得起、用得好”。他進一步說明，360全線安全產品已集成安全大模型能力，對所有購買360標準產品的用戶免費提供大模型標準能力，產品加量不加價。他說：“讓人人都能獲得大模型帶來的技術突破，實現安全行業新質生產力變革。”

發表于：2024/7/31

微軟稱DDoS網絡攻擊引發Azure服務中斷

Windows全球藍屏后微軟Azure服務又中斷了微軟當地時間7月30日在一份狀態更新中表示，一次分布式拒絕服務攻擊（DDoS）引發了Azure云應用的中斷。DDoS攻擊始于當天早些時候，微軟自動保護機制中的一個錯誤加劇了影響，而不是減輕了影響。

發表于：2024/7/31

信通院發布2024Q2版大模型安全基準測試結果

信通院大模型安全基準測試2024 Q2版結果發布：開源大模型脆弱性明顯

發表于：2024/7/30

Chrome漏洞致1500萬Windows用戶密碼丟失

7月30日消息，前不久，Chrome密碼管理器的一個漏洞導致約1500萬Windows用戶的密碼丟失，谷歌對此公開道歉。據悉，該問題始于7月24日，持續近18小時，起因是“產品行為變化未設立適當功能防護”。此次事件影響了使用M127版本Chrome的用戶，使其無法訪問或保存密碼，約有25%的用戶受到了配置變化的影響。其中，2%面臨密碼管理器問題，相當于約1500萬用戶。谷歌提供了臨時解決方案并迅速推出永久修復，建議用戶重啟Chrome以恢復密碼管理器的功能。如果仍有問題，用戶可聯系Google Workspace支持尋求幫助。

發表于：2024/7/30

俄羅斯人工智能監管政策分析：框架、特征及啟示

ChatGPT、Sora等大模型的出現，再次凸顯人工智能技術進步對經濟、文化等領域的深遠影響，與此同時，其所帶來的安全風險問題更令人擔憂，全球主要國家和地區也均將人工智能監管問題納入國家安全總體戰略。以俄羅斯人工智能監管政策為研究對象，對近年來俄羅斯人工智能監管現狀進行分析，在此基礎上以第123-FZ號聯邦法與第258-FZ號聯邦法為核心構建人工智能監管框架，并總結其監管特征。研究結果表明俄羅斯對于人工智能監管已形成以主體層、機構層、制度層為基礎的監管框架；俄羅斯人工智能統籌自我監管和共同監管協同作用，以刺激作為監管的基礎，積極推進多行業監管；隨著ChatGPT、Sora等應用的涌現，俄羅斯對于人工智能的監管框架正在不斷完善。

發表于：2024/7/29

基于Boosting集成學習的風險URL檢測研究

隨著互聯網的不斷發展，網站數量不斷增長，URL作為訪問網站的唯一入口，成為Web攻擊的重點對象。傳統的URL檢測方式主要是針對惡意URL，主要方法是基于特征值和黑白名單，容易產生漏報，且對于復雜URL的檢測能力不足。為解決上述問題，基于集成學習中的Boosting思想，提出一種針對業務訪問的風險URL檢測的混合模型。該模型前期將URL作為字符串，使用自然語言處理技術對其進行分詞及向量化，然后采用分步建模法的思想，首先利用GBDT算法構建二分類模型，判斷URL是否存在風險，接著將風險URL原始字符串輸入到多分類模型中，利用XGBoost算法對其進行多分類判定，明確風險URL的具體風險類型，為安全分析人員提供參考。在模型構建過程中不斷進行參數調優，并采用AUC值和F1值分別對二分類模型和多分類模型進行評估，評估結果顯示二分類模型的AUC值為98.91%，多分類模型的F1值為0.993，效果較好。將其應用到實際環境中，與現有檢測手段進行對比，發現模型的檢出率高于現有WAF和APT安全設備，其檢測結果彌補了現有檢測手段的漏報。

發表于：2024/7/29

基于交易時間衰減的以太坊惡意地址檢測方法

提出Trans-TAN模型，用于以太坊上的交易流向圖中關聯惡意地址的檢測任務，模型改進基于Transformer模型的自注意力機制，根據以太坊地址的交易特點并受到牛頓冷卻定理的啟發，引入隨時間交易的時間間隔衰減因素，同時融合以太坊地址間的相似度因素和交易金額因素。基于以上三方面，通過牛頓冷卻定理的常微分方程解形式構建的地址關聯矩陣，從而改進原有的自注意力矩陣。實驗證明，Trans-TAN模型能夠有效捕捉以太坊交易流向圖過程中惡意節點地址的特征，在測試集中精準率 (Precision)、召回率(Recall)和F1指標優于傳統的檢測模型。

發表于：2024/7/29

一種基于DNS的零信任增強認證系統設計

針對當前大量HTTPS應用復用證書存在安全風險問題，借鑒了零信任模型中安全策略動態授權的思路，提出了一種基于現有互聯網基礎設施DNS來擴展增強認證功能的方案，通過在現有DNS權威服務器上額外配置增強的認證信息來對HTTPS訪問請求進行動態認證，從而能實時驗證當前HTTPS證書的安全狀態。該方案通過可信易得的DNS基礎設施解決了當前普遍存在的HTTPS證書復用帶來的安全問題，是一種靈活高效并且可擴展的零信任安全增強認證架構。

發表于：2024/7/29

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