搜索结果 - 安全内参 | 决策者的网络安全知识库

开源办公软件OpenOffice曝高危漏洞，数千万用户易受攻击

漏洞代码卫士 2021-09-22

该漏洞之所以现在才被发现，是因为过去代码分析工具扫描的是OpenOffice套件中的 Python 和 JavaScript 代码，而不是漏洞存在的 C++ 代码。

《2021联邦学习全球研究与应用趋势报告》发布 (附下载)

人工智能学术头条 2021-09-22

报告从科研论文、专利、书籍、行业应用、学者地图与画像、技术发展趋势等多个角度，全景展示和分析了联邦学习技术自从 2016 年被提出以来至 2020 年的重要进展，并展望了该...

Gartner 2021年云安全技术成熟度曲线中的四项必备技术

趋势洞察 Gartner公司 2021-09-22

Gartner 2021年云安全技术成熟度曲线（Gartner Hype Cyclefor Cloud Security）总结了29项关键技术，它们能够帮助企业机构实现可控、合规、经济的云战略。

美国国防部应该组建一支人工智能红队

军队军工网电空间战 2021-09-19

解决美国国防部 AI 和 ML 算法存在的漏洞将是 AI 红队的主要任务。

数十个美国政军网站遭攻击：出现色情内容屡次删除又重新出现

政务互联网安全内参 2021-09-18

包括参议员Jon Tester网站、明尼苏达州国民警卫队网站等。

The Open Group《零信任核心原则》白皮书解读

安全运营奇安信身份安全实验室 2021-09-17

该白皮书原文来自于The Open Group公开材料，如有侵权，请联系删除。同时，文章中难免出现错误与不妥之处，敬请谅解并欢迎批评指正。

安全厂商宣布公开REvil勒索软件主密钥

病毒木马 GoUpSec 2021-09-17

安全厂商Bitdefender近日发布了勒索软件REvil/Sodinokibi的免费通用解密密钥（主密钥）。

四年来首次更新：OWASP Top 10漏洞排名

安全运营数世咨询 2021-09-16

洞察数据保护执法的未来：2021-2022年欧洲数据保护机构的监管策略

专家观察 CAICT互联网法律研究中心 2021-09-22

未来隐私论坛FPF发布了一份名为《欧盟数据保护机构监管战略2021-2022》的报告，详细叙述了欧洲数据保护机构在2021-2022年的监管策略。

美国宾夕法尼亚国民警卫队网络团队参加海外网络演习

军队军工奇安网情局 2021-09-22

美国民警卫队与外国合作伙伴联合举行网络演习。

美国一农业关基企业遭勒索攻击离线，食品供应链或面临重大威胁

网络攻击网空闲话 2021-09-21

BlackMatter攻击了爱荷华州的农业企业新合作社，影响可能超过上半年油气管道勒索。

拜登政府网络安全战略的调整与中国应对

政务时政国关分析 2021-09-20

我国须及时评估拜登政府网络安全战略调整带来的消极影响，妥善应对美国对华网络安全施压及挑战，进而有效管控好中美网络空间关系。

什么是零信任？你的倾向决定了你的理解

安全运营安全读写 2021-09-19

网络安全世界里，最受欢迎的不是某一种产品或系统，而是一种能将损害降至最低的整体方法。

美媒：印度曾利用美公司黑客技术监听中国和巴基斯坦

国家安全环球网 2021-09-18

印度曾恶意监听中巴？！

美国即将启动重大认知电子战研发项目

军队军工国际电子战 2021-09-18

“怪兽”认知电子战项目，整个项目计划投入 1.5亿美元，将分为九个部分。

密码技术的现状与白盒化发展趋势

安全运营中国信息安全 2021-09-17

本文从多个角度观察我国密码技术发展的现状；研究数字网络高速发展的新形势对密码技术的需求；探讨密码技术发展的方向，研究白盒、密钥容忍安全和零信任技术背后的意义。

欧盟匿名化标准有待进一步明确

个人隐私 CAICT互联网法律研究中心 2021-09-17

几位欧盟隐私保护专家针对欧盟立法中对于匿名化的不一致性做出了评判和分析，并为欧盟相关机构的下一步工作提出了意见。

内网空间测绘之协议识别能力建设

安全建设腾讯IT技术 2021-09-17

本文将从腾讯企业IT安全团队在办公网资产测绘的实践出发，围绕端口协议识别原理、协议识别能力持续建设思路和衡量识别效果的重点指标三个话题展开详细讨论。

欧盟网络信息与安全局发布网络安全评估方法，为谁准备？

监管 E安全 2021-09-17

欧盟网络安全署(ENISA)发布了一项网络安全评估方法，用于行业ICT系统的网络安全认证。

机器学习与网络安全：炒作背后的真相

报告调查虎符智库账号 2021-09-16

对决策者和从业者来说，务实的做法是细致了解哪些任务可以从机器学习中受益，哪些任务不能。