搜索结果 - 安全内参 | 决策者的网络安全知识库

欧盟将建立覆盖全欧洲的生物识别数据库

政务 MottoIN 2019-04-23

欧洲议会投票决定，将一系列边境控制、移民和执法系统连接成一个欧盟和非欧盟公民大型生物识别跟踪、可搜索数据库。

韩国出台首部国家网络安全战略评析

政策 CAICT互联网法律研究中心 2019-04-23

为应对网络安全风险，韩国国家安全办公室发布了首部《国家网络安全战略》，以加强国家网络安全体系建设。

神秘SDK暗刷百度广告，植入数千款APP

互联网宅客频道 2019-04-23

腾讯安全追踪到暴风影音、天天看、塔读文学等众多应用中集成的某SDK存在下载恶意子包，通过webview配合js脚本在用户无感知的情况下刷百度广告的恶意操作。

国家标准《个人信息安全规范》修订汇报

标准网安寻路人 2019-04-22

在信安标委2019年第一次工作组会议周中，洪延青博士汇报了一个标准修订项目——《个人信息安全规范》。

赛迪智库：加强5G网络安全建设的几点建议

信息通信赛迪智库 2019-04-15

5G应用过程中在终端接入身份认证、5G终端安全、网络切片以及物联网、车联网等方面也还存在诸多安全问题，为此提出以下几点建议。

爆料称亚马逊Alexa团队能够轻易查到用户家庭住址

个人隐私腾讯科技 2019-04-25

可以访问Alexa用户地理坐标的团队成员可以轻松地将这些坐标信息输入第三方地图软件，从而找到用户的家庭住址。这些员工签署了保密协议，亚马逊禁止他们公开谈论该项目。

对PLC进行DoS攻击可导致物理过程中断

工业互联网安全牛 2019-04-24

研究人员已证明，针对PLC特别编制的网络流量可影响该时序，造成现实世界中受PLC控制的物理过程中断。

银行大盗Carbanak源代码公布两年，竟无人知？

病毒木马 E安全 2019-04-24

盗取超10亿欧元的黑客组织FIN7的大作——Carbanak的源代码近日被安全研究员发现，然而它居然已在VirusTotal上公布了两年。

英国提出新在线服务行为守则，以保护儿童上网

政策互联网治理蓝皮书 2019-04-23

英国信息专员办公室发布《适合年龄的设计：在线服务的行为守则》草案文件，就如何确保在线服务妥善保障儿童的个人资料提供了涵盖16项标准的实用指引。

北京邮电大学马严：IPv6管理要有创新的眼界和勇气

教育科研中国教育网络 2019-04-23

升级到IPv6，这个过程中充满了挑战，但也蕴藏着很多创新的空间。

国外海军电子战装备近期发展动态

军队军工电科小氙 2019-04-23

本文简要介绍近期几个国外海军电子战项目和装备进展情况。

腾讯企鹅号如何打击“做号党”？

互联网浅黑科技 2019-04-23

“做号党”和内容平台的无限战争。

电子印章的效力和使用风险分析

公检法锦天城律师事务所 2019-04-23

笔者从法律角度分析下电子印章的效力和使用风险，以求使大家更放心地使用电子印章，同时注意降低使用风险，让电子印章更好地完成提高效率的使命。

WannaCry英雄认罪，或面临最高十年监禁

公检法 E安全 2019-04-23

英国电脑专家马库斯·哈钦斯因破解肆虐全球的勒索病毒WannaCry而成为英雄，如今又因曾传播恶意软件而沦为阶下囚。

前美国政府高官：俄罗斯是美国最大的网络威胁

国家安全 E安全 2019-04-23

奥巴马政府时期负责国家安全的助理总检察官John Carlin认为，俄罗斯政府和黑客之间的联系日益紧密，是是美国面临的最大威胁之一。

Fortinet因向美军出售使用中国技术的产品而受到制裁

军队军工网信防务 2019-04-23

安全供应商Fortinet同意支付相当于54.5万美元的赔偿金，因其被指控在2009年至2016年期间，向美国军方出售使用中国技术而伪造成美国制造的设备，触犯了《虚假索赔法》。

五步搞定等级保护工作

安全运营等级保护测评 2019-04-21

等级保护工作不是一件事，而是由定级、备案、系统安全建设、等级测评和监督检查五件事组成的一个完整工作流程。

俄罗斯如何通过军事改革提升电子战能力？

军队军工光明军事 2019-04-19

为了在电子战领域重返世界一流行列，俄军重新认识电子战，更新电子战装备，重组电子战力量体系，组建电子战领导机构，使得其电子战能力得到大幅提升。

七个关键词，带你读懂习近平的中国特色“治网之道”

专家观察人民网 2019-04-19

本文为您梳理习近平总书记这三年来有关网信事业发展的重要论述，用七个关键词带您读懂习近平的中国特色“治网之道”。

当AI表现出种族或性别歧视，除了震惊我们还能做什么？

人工智能 Nature自然科研 2018-08-04

James Zou和Londa Shiebinger认为，计算机科学家必须弄清偏差的来源，去除训练数据中的偏差，开发出能够应对数据偏差的人工智能算法。