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有獎看直播|工業(yè)生產(chǎn)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)安全防護探討倒計時一天！

為了增強工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全產(chǎn)業(yè)的研討氛圍，聚焦理論前沿和實踐熱點，凝聚產(chǎn)學研智庫資源，培育工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的學術(shù)環(huán)境，茲決定開展“網(wǎng)津大講堂”之工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全系列講座，邀請產(chǎn)業(yè)界專家學者依托平臺開展技術(shù)交流。

發(fā)表于：9/15/2023

有獎看直播|工業(yè)生產(chǎn)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)安全防護探討倒計時二天！

為了增強工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全產(chǎn)業(yè)的研討氛圍，聚焦理論前沿和實踐熱點，凝聚產(chǎn)學研智庫資源，培育工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的學術(shù)環(huán)境，茲決定開展“網(wǎng)津大講堂”之工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全系列講座，邀請產(chǎn)業(yè)界專家學者依托平臺開展技術(shù)交流。

發(fā)表于：9/14/2023

免費送書|好書推薦第六彈——《腦洞大開：滲透測試另類實戰(zhàn)攻略》

本次電子技術(shù)應用為大家?guī)淼氖莿㈦h良的《腦洞大開：滲透測試另類實戰(zhàn)攻略》

發(fā)表于：9/5/2023

防火墻已死？至少本世紀不會！

在過去一年里，我和上百家大型企業(yè)就SASE進行了交流。我對云端交付的網(wǎng)絡和安全服務如何深入改變企業(yè)很感興趣，同時也深有體會。盡管如此，我依然堅信防火墻對于數(shù)字業(yè)務領(lǐng)域仍十分重要。

發(fā)表于：8/31/2023

有獎看直播|工業(yè)生產(chǎn)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)安全防護探討

為了增強工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全產(chǎn)業(yè)的研討氛圍，聚焦理論前沿和實踐熱點，凝聚產(chǎn)學研智庫資源，培育工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的學術(shù)環(huán)境，茲決定開展“網(wǎng)津大講堂”之工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全系列講座，邀請產(chǎn)業(yè)界專家學者依托平臺開展技術(shù)交流。

發(fā)表于：8/30/2023

免費送書|好書推薦第五彈——DevSecOps

發(fā)表于：8/29/2023

基于區(qū)塊鏈的分布式標識密碼管理*

基于標識的密碼算法（如SM9等），需要可信第三方密鑰生成中心KGC為用戶生成標識私鑰，存在密鑰托管、單點故障的風險和問題。提出了一種分布式標識密碼管理方案，多個參與方分別產(chǎn)生部分標識私鑰發(fā)送給用戶，用戶本地運算產(chǎn)生標識私鑰，避免了密鑰托管的問題；同時身份標識狀態(tài)等數(shù)據(jù)可信上鏈，可以去中心化查詢用戶身份標識及有效性，解決了KGC單點失效及信任的問題，提高了系統(tǒng)可用性和安全性。經(jīng)分析表明，方案在運行效率和帶寬要求方面均具有明顯優(yōu)勢。

發(fā)表于：8/25/2023

網(wǎng)絡空間測繪資產(chǎn)數(shù)據(jù)價值評估模型的建立及應用

現(xiàn)有網(wǎng)絡空間測繪系統(tǒng)具備端口響應信息獲取、網(wǎng)絡資產(chǎn)暴露面梳理、資產(chǎn)關(guān)聯(lián)分析以及聚合統(tǒng)計等功能，并且積累了幾十億計規(guī)模的網(wǎng)絡資產(chǎn)數(shù)據(jù)，但尚缺乏對于網(wǎng)絡空間測繪資產(chǎn)數(shù)據(jù)價值的評估，無法定量地確定網(wǎng)絡資產(chǎn)數(shù)據(jù)價值。提出了網(wǎng)絡空間測繪資產(chǎn)數(shù)據(jù)價值評估模型，可以評估每條網(wǎng)絡資產(chǎn)數(shù)據(jù)的價值，并依據(jù)價值評分確定數(shù)據(jù)價值重要度等級。網(wǎng)絡空間測繪資產(chǎn)數(shù)據(jù)價值評估模型可在某組織機構(gòu)的網(wǎng)絡資產(chǎn)暴露面程度梳理、網(wǎng)絡資產(chǎn)屬性變化跟蹤監(jiān)控以及不同平臺網(wǎng)絡資產(chǎn)數(shù)據(jù)價值對比等方面進行應用，同時，能為安全研究人員和資產(chǎn)管理人員對掌握其所關(guān)注的網(wǎng)絡目標資產(chǎn)安全狀況變化趨勢提供便利。

發(fā)表于：8/24/2023

一種新的基于形式概念分析的漏洞分析預處理方法

漏洞分析技術(shù)已經(jīng)成為企業(yè)應對安全問題的一個研究重點，通過對系統(tǒng)中已有漏洞進行分析，可以幫助企業(yè)和相關(guān)工作人員熟悉漏洞的特點與產(chǎn)生原因，甚至可以快速、高效地發(fā)現(xiàn)未知漏洞，避免資產(chǎn)損失。針對漏洞分析技術(shù)中漏洞預處理過程展開研究，提出一種新的基于形式概念分析的漏洞分析預處理方法，實現(xiàn)了對已有漏洞根據(jù)其特征快速進行聚類，并以圖形化界面直觀展示給用戶的功能。實驗表明新的漏洞分析預處理方法可以快速、準確地獲得漏洞之間的所有關(guān)聯(lián)，為用戶進一步分析漏洞提供基礎，符合企業(yè)及相關(guān)人員使用需求。

發(fā)表于：8/24/2023

有獎看直播|“諦聽”工控網(wǎng)絡安全：實踐與思考

為了增強工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全產(chǎn)業(yè)的研討氛圍，聚焦理論前沿和實踐熱點，凝聚產(chǎn)學研智庫資源，培育工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的學術(shù)環(huán)境，茲決定開展“網(wǎng)津大講堂”之工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全系列講座，邀請產(chǎn)業(yè)界專家學者依托平臺開展技術(shù)交流。

發(fā)表于：8/8/2023

英飛凌Edge Protect嵌入式安全解決方案

【2023年7月26日，德國慕尼黑訊】英飛凌科技股份公司（FSE代碼：IFX / OTCQX代碼：IFNNY）于日前宣布推出Edge Protect?嵌入式安全解決方案。這款全新的軟件解決方案有四類安全配置，能夠以不斷增強的安全功能滿足客戶對物聯(lián)網(wǎng)應用的要求。

發(fā)表于：8/2/2023

專注網(wǎng)絡空間地圖的盛邦安全今日科創(chuàng)板上市

2023年7月26日，國內(nèi)領(lǐng)先的網(wǎng)絡安全廠商、被譽為“網(wǎng)絡空間地圖第一股”的遠江盛邦（北京）網(wǎng)絡安全科技股份有限公司（股票簡稱：盛邦安全，股票代碼：688651.SH）正式登陸上交所科創(chuàng)板，共發(fā)行股份為1,888.00萬股，每股發(fā)行價格為39.90元。上市首日，盛邦安全開盤價為56.66元/股，漲超42%。

發(fā)表于：7/26/2023

命令行接口模糊測試漏洞挖掘研究及應用

5G數(shù)據(jù)網(wǎng)絡設備是現(xiàn)代通信的基礎設施，其安全可靠性直接影響整個網(wǎng)絡的安全可靠程度。命令行接口作為網(wǎng)絡設備的基本操作接口，研究其存在的漏洞對提升整個網(wǎng)絡安全具有至關(guān)重要的意義?；谀：郎y試提出一種命令行接口漏洞挖掘方法，并對注入點分析及界定、模糊測試漏洞挖掘數(shù)據(jù)模型處理、模糊測試算法優(yōu)化及模糊測試漏洞挖掘流程等關(guān)鍵技術(shù)及過程進行深入研究。研究成果直接運用到命令行接口模糊測試漏洞挖掘系統(tǒng)中，實現(xiàn)包含網(wǎng)絡設備信息收集、模糊測試漏洞挖掘數(shù)據(jù)建模、網(wǎng)絡設備響應信息分析、模糊測試漏洞挖掘執(zhí)行、漏洞挖掘后分析及生成漏洞報告等關(guān)鍵功能。最后對未來提升命令行接口模糊測試漏洞挖掘系統(tǒng)的效率和有效性進行了討論和展望。

發(fā)表于：7/24/2023

面向多維數(shù)據(jù)的異常點檢測模型設計*

為了在大數(shù)據(jù)環(huán)境下快速、精準地挖掘異常點，保障網(wǎng)絡安全，提出了一種面向多維數(shù)據(jù)的異常點檢測模型設計方案。該方案利用長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）存儲任意時間段的多維數(shù)據(jù)，并使用圖卷積網(wǎng)絡提取完整數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，同時加入懲罰參數(shù)和均方誤差來縮小異常點出現(xiàn)范圍。此外，還利用編碼器和解碼器構(gòu)建變分自編碼器函數(shù)模型，使其能夠解讀正常數(shù)據(jù)子特征，并通過編碼重建損失函數(shù)來計算數(shù)據(jù)異常度量，從而實現(xiàn)異常點檢測。經(jīng)過實驗驗證，該方法表現(xiàn)出較高的檢測正確率和運行效率，具有極高的應用價值。

發(fā)表于：7/24/2023

基于元學習的多頭注意力時序卷積的入侵檢測

為解決現(xiàn)有入侵檢測方法在高階依賴關(guān)系挖掘，處理時序特征和應對新型攻擊手段檢測等方面性能不足的問題，提出了一種基于元學習的多頭注意力時序卷積的入侵檢測方法。該方法引入了多頭注意力機制，使模型能在不同尺度上捕捉網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的時序特征和高階依賴關(guān)系。其次，結(jié)合多任務學習改進元學習算法對網(wǎng)絡未知攻擊進行識別，提升網(wǎng)絡未知攻擊的檢測性能，此外，設計了一種自適應特征提取策略，動態(tài)調(diào)整特征提取粒度，以適應不同類型的網(wǎng)絡攻擊。在公開數(shù)據(jù)集實驗對比表明，本文算法與主流算法相比，具有更高的準確率和F值。

發(fā)表于：7/24/2023