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ODM大廠緯創(chuàng)資通遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊

10月6日消息，據(jù)媒體報(bào)道，緯創(chuàng)發(fā)布公告稱遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊，網(wǎng)站皆已恢復(fù)正常運(yùn)作，估計(jì)對運(yùn)營尚無重大影響。公告指出，該網(wǎng)絡(luò)攻擊事件發(fā)生于10月4日，但公司已迅速響應(yīng)，立即激活了全面的防御機(jī)制，目前所有網(wǎng)站系統(tǒng)均已全面恢復(fù)正常運(yùn)營狀態(tài)。

發(fā)表于：10/8/2024

我國《網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全管理?xiàng)l例》公布

9 月 30 日消息，據(jù)新華社報(bào)道，國務(wù)院日前簽署國務(wù)院令，公布《網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全管理?xiàng)l例》（以下簡稱《條例》），自 2025 年 1 月 1 日起施行。《條例》旨在規(guī)范網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理活動(dòng)，保障網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)依法合理有效利用，保護(hù)個(gè)人、組織的合法權(quán)益，維護(hù)國家安全和公共利益，共 9 章 64 條。《條例》規(guī)定，個(gè)人請求查閱、復(fù)制、更正、補(bǔ)充、刪除、限制處理其個(gè)人信息，或者個(gè)人注銷賬號(hào)、撤回同意的，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理者應(yīng)當(dāng)及時(shí)受理，并提供便捷的支持個(gè)人行使權(quán)利的方法和途徑，不得設(shè)置不合理?xiàng)l件限制個(gè)人的合理請求。《條例》還提到，國家推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證公共服務(wù)建設(shè)，按照政府引導(dǎo)、用戶自愿原則進(jìn)行推廣應(yīng)用。鼓勵(lì)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)服務(wù)提供者支持用戶使用國家網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證公共服務(wù)登記、核驗(yàn)真實(shí)身份信息。

發(fā)表于：10/8/2024

美國加州州長否決人工智能安全法案SB1047

9月29日消息，美國加州州長加文紐森（Gavin Newsom）今日否決了具有爭議的《前沿人工智能模型安全創(chuàng)新法案》（簡稱 SB 1047），他在否決消息中提到了多個(gè)影響他決定的因素，包括該法案對 AI 公司施加的負(fù)擔(dān)、加州在該領(lǐng)域的主導(dǎo)地位以及對該法案可能過于寬泛的批評(píng)。

發(fā)表于：9/30/2024

Gartner預(yù)測2025年全球網(wǎng)絡(luò)安全支出將激增15%

發(fā)表于：9/29/2024

ChatGPT客戶端曝記憶漏洞

9 月 27 日消息，OpenAI 在今年 2 月宣布為 ChatGPT 推出記憶（Memory）的功能，今年 9 月初這項(xiàng)功能正式向所有用戶開放，該功能的主要用途是 " 設(shè)定預(yù)設(shè) "，從而幫助 AI 向用戶更符合需求的答案。

發(fā)表于：9/27/2024

個(gè)人信息保護(hù)合規(guī)審計(jì)的輔助實(shí)現(xiàn)技術(shù)框架研究

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代背景下，合格評(píng)定工作呈現(xiàn)出數(shù)字轉(zhuǎn)型趨勢，這將對開展個(gè)人信息保護(hù)合規(guī)審計(jì)活動(dòng)產(chǎn)生重要影響。概述了個(gè)人信息保護(hù)合規(guī)檢查技術(shù)工具概況和相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)，在此基礎(chǔ)上，提出了個(gè)人信息保護(hù)合規(guī)審計(jì)可以依托技術(shù)輔助實(shí)現(xiàn)的審計(jì)項(xiàng)，指明了個(gè)人信息合規(guī)審計(jì)工作技術(shù)輔助實(shí)現(xiàn)的路徑。依托以上研究成果，提出《個(gè)人信息保護(hù)合規(guī)審計(jì)技術(shù)能力及工具要求（征求意見稿）》標(biāo)準(zhǔn)，明確了個(gè)人信息保護(hù)合規(guī)審計(jì)輔助實(shí)現(xiàn)技術(shù)框架，介紹了依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)研發(fā)的個(gè)人信息保護(hù)合規(guī)審計(jì)技術(shù)工具原型，及其對于個(gè)人信息保護(hù)合規(guī)審計(jì)輔助技術(shù)框架的示范驗(yàn)證作用。

發(fā)表于：9/26/2024

基于信息標(biāo)簽體系的人員崗位匹配方法研究

人力資源管理信息化，既是信息化建設(shè)的重要內(nèi)容，又是重要支撐和保證。隨著人力資源數(shù)據(jù)不斷積累，如何借助先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息是當(dāng)前研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題之一。本文依托于人力資源數(shù)據(jù)，提出了基于雙向長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的圖采樣聚合模型生成模型標(biāo)簽，并構(gòu)建了崗位和人員信息標(biāo)簽體系；提出了兩種人崗匹配方法，實(shí)現(xiàn)了智能化的人員崗位匹配。實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的模型方法取得了較好的效果，為相關(guān)數(shù)據(jù)信息的有效組織與管理提供了一種良好的解決方案，并為實(shí)現(xiàn)人力資源的智能化管理提供了有效借鑒。

發(fā)表于：9/26/2024

基于模仿學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的啟發(fā)式多智能體路徑規(guī)劃

多智能體路徑規(guī)劃（Multi-Agent Path Finding, MAPF）擴(kuò)展到大型動(dòng)態(tài)環(huán)境中是一個(gè)越來越有挑戰(zhàn)的問題。現(xiàn)實(shí)世界中，環(huán)境動(dòng)態(tài)變化往往需要實(shí)時(shí)重新規(guī)劃路徑。在部分可觀察環(huán)境中，使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法學(xué)習(xí)分散的策略解決MAPF問題表現(xiàn)出較大潛力。針對智能體之間如何學(xué)會(huì)合作和環(huán)境獎(jiǎng)勵(lì)稀疏問題，提出基于模仿學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的啟發(fā)式多智能體路徑規(guī)劃算法。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在高密度障礙環(huán)境中具有較好的性能和擴(kuò)展性。

發(fā)表于：9/26/2024

基于隱私保護(hù)的電解鋁生產(chǎn)決策方法

在電解鋁生產(chǎn)過程中，傳統(tǒng)的人工控制決策方式已經(jīng)難以適應(yīng)現(xiàn)代鋁電解生產(chǎn)要求，當(dāng)下深度學(xué)習(xí)算法處理此類時(shí)間序列數(shù)據(jù)得到廣泛應(yīng)用，決策是否高效影響鋁電解槽的穩(wěn)定運(yùn)行和高效產(chǎn)出鋁。同時(shí)，數(shù)據(jù)隱私問題也不容忽視，隱私安全既影響電解鋁生產(chǎn)過程又影響其正常使用，誤用、濫用數(shù)據(jù)挖掘可能導(dǎo)致用戶數(shù)據(jù)特別是敏感信息的泄露，而信息一旦丟失或泄漏將造成重大的損失。針對以上問題，提出一種利用改進(jìn)LSTM模型結(jié)構(gòu)結(jié)合優(yōu)化ElGamal算法的電解鋁決策方法：首先針對數(shù)據(jù)隱私問題提出了優(yōu)化后的ElGamal算法；再針對電解鋁數(shù)據(jù)特性改進(jìn)LSTM模型結(jié)構(gòu)與優(yōu)化ElGamal算法的雙結(jié)合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本方法可以在保證決策隱私安全的情況下，性能優(yōu)于傳統(tǒng)方法，在實(shí)際情況中有參考的價(jià)值。

發(fā)表于：9/26/2024

基于自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測

為了解決現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法在特征提取單一、數(shù)據(jù)依賴強(qiáng)以及模型泛化能力差等方面的問題，提出了一種基于自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測方法。首先，通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)特征，增強(qiáng)模型在無標(biāo)簽數(shù)據(jù)上的特征學(xué)習(xí)能力，從而降低對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴并提升泛化能力。其次，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取網(wǎng)絡(luò)流量中時(shí)間序列的空間特征，并通過長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)建模時(shí)間依賴性，進(jìn)行多視角特征提取，提高檢測的全面性。最后，設(shè)計(jì)了一種特征融合策略，豐富模型特征表示，提升模型魯棒性。在公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法具有更高的準(zhǔn)確率和F1值。

發(fā)表于：9/26/2024

金融行業(yè)數(shù)據(jù)全生命周期的安全保護(hù)研究

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的繁榮和金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了推動(dòng)金融行業(yè)轉(zhuǎn)型的新興力量。然而，在這個(gè)過程中，數(shù)據(jù)安全防護(hù)成為了保障金融穩(wěn)定和安全的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其對于國家安全和社會(huì)穩(wěn)定的影響不容忽視。分析了金融行業(yè)面臨的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)，提出在金融行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)安全體系建設(shè)實(shí)踐，為構(gòu)建金融行業(yè)的數(shù)據(jù)安全體系提供參考。

發(fā)表于：9/26/2024

基于匿名查詢的雙向隱私保護(hù)方法

為應(yīng)對多方數(shù)據(jù)查詢中潛在的信息泄露、身份暴露以及查詢內(nèi)容泄露等安全風(fēng)險(xiǎn)，設(shè)計(jì)了一個(gè)保護(hù)多方隱私的匿名查詢方法。通過結(jié)合ElGamal同態(tài)加密技術(shù)、不經(jīng)意傳輸協(xié)議以及一次性會(huì)話密鑰等多種加密手段，提出了一種基于匿名查詢的雙向隱私保護(hù)方法。該方法引入代理節(jié)點(diǎn)來執(zhí)行所有的查詢操作，從而有效隱藏查詢方和被查詢方的原始數(shù)據(jù)及查詢行為，并支持多個(gè)機(jī)構(gòu)在保護(hù)各自數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)進(jìn)行聯(lián)合查詢。通過測試驗(yàn)證，該方法可以提供高效的查詢性能和準(zhǔn)確的查詢結(jié)果，有效保障各參與方的數(shù)據(jù)安全。

發(fā)表于：9/26/2024

工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的高級(jí)可持續(xù)性威脅監(jiān)測、溯源技術(shù)

工業(yè)自動(dòng)化控制系統(tǒng)多使用專用通信協(xié)議，應(yīng)用場景與生產(chǎn)工藝流程緊密聯(lián)系。目前所普遍采用的工控威脅監(jiān)測技術(shù)是基于被動(dòng)防御理念，無法有效識(shí)別以工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施為目標(biāo)，且技術(shù)復(fù)雜、手段隱蔽的入侵威脅。以工業(yè)網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)墓I(yè)相關(guān)文件還原為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提出基于soft-PLC仿真平臺(tái)應(yīng)用級(jí)的監(jiān)測分析以及關(guān)鍵安全特征追溯方案，不但可以更加全面覆蓋工業(yè)網(wǎng)絡(luò)威脅模型的多個(gè)階段，還可以更加充分地應(yīng)對工業(yè)生產(chǎn)場景入侵、干擾行為的技術(shù)特點(diǎn)，成為工業(yè)網(wǎng)絡(luò)高級(jí)可持續(xù)性威脅監(jiān)測、溯源的有效途徑之一。

發(fā)表于：9/26/2024

惠普報(bào)告稱生成式AI正被用于創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)攻擊惡意軟件

惠普報(bào)告稱生成式AI正被用于創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)攻擊惡意軟件，可被藏匿在 svg 圖像中

發(fā)表于：9/26/2024

OpenAI官方賬號(hào)遭黑客入侵

OpenAI 官方賬號(hào)遭入侵，淪為加密貨幣詐騙工具

發(fā)表于：9/25/2024