美國運營商AT&T宣布第三方云平臺遭黑客入侵

美國 AT&T 宣布遭黑客入侵，用戶電話和短信記錄大面積失竊

發(fā)表于：7/15/2024

谷歌母公司擬斥資230億美元收購網(wǎng)絡(luò)安全初創(chuàng)公司W(wǎng)iz

谷歌母公司擬斥資230億美元收購網(wǎng)絡(luò)安全初創(chuàng)公司W(wǎng)iz

發(fā)表于：7/15/2024

派拓網(wǎng)絡(luò)：潛伏在企業(yè)中的AI風(fēng)險

第三方生成式AI應(yīng)用大多未經(jīng)審查或批準(zhǔn)就被用于工作，這會給企業(yè)帶來嚴(yán)重的風(fēng)險。IT和信息安全團隊必須對企業(yè)技術(shù)生態(tài)中所使用的第三方應(yīng)用進(jìn)行審查和批準(zhǔn)，這是因為他們需要了解正在使用的應(yīng)用、這些應(yīng)用是否安全，以及有哪些敏感的公司數(shù)據(jù)（如果有的話）進(jìn)入了這些應(yīng)用。

發(fā)表于：7/11/2024

曝新版RockYou文件含近100億條明文密碼

7 月 11 日消息，網(wǎng)絡(luò)安全公司 Cybernews 于 7 月 4 日發(fā)布博文，發(fā)現(xiàn)了包含 9948575739 條明文信息記錄的 rockyou2024.txt 文件，已經(jīng)預(yù)定成為 2024 年最大的密碼泄露事件。

發(fā)表于：7/11/2024

摩根士丹利發(fā)布《量子安全網(wǎng)絡(luò)發(fā)展》研究報告

7月10日消息（南山）近日，摩根士丹利發(fā)布《量子安全網(wǎng)絡(luò)發(fā)展》研究報告，指出隨著量子計算等快速發(fā)展，關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施需要量子密鑰分發(fā)（QKD）等技術(shù)保護以抵御威脅。 報告指出，量子安全網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計目的是防止量子計算機的攻擊。報告引述美國國家安全局2023年年度回顧，“量子計算一旦實現(xiàn)，與密碼分析相關(guān)的量子計算機將改變游戲規(guī)則。它將給我們國家最關(guān)鍵的信息系統(tǒng)帶來威脅，并將破壞保護全球互聯(lián)網(wǎng)和信息系統(tǒng)的密碼系統(tǒng)。” IBM今年初也指出，“量子計算機讓世界上的大多數(shù)算法過時了?！?/a>

德州儀器攜多款創(chuàng)新方案亮相慕尼黑上海電子展

中國上海（2024 年 7 月 8 日）– 德州儀器 (TI)（納斯達(dá)克股票代碼：TXN）今日宣布，將于 7 月 8 日至 10 日亮相 2024 electronica China慕尼黑上海電子展（展位：上海新國際博覽中心 E4 館 4306），以“芯啟未來：共赴安全、智能、可持續(xù)之旅”為主題，展示一系列面向汽車電子、機器人和能源基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的創(chuàng)新成果，分享德州儀器如何助力打造更安全、更智能、更可持續(xù)的未來。

發(fā)表于：7/10/2024

谷歌宣布本月底開放暗網(wǎng)報告功能

谷歌開放“暗網(wǎng)報告”功能：網(wǎng)羅安全事件、通知用戶信息泄露

發(fā)表于：7/10/2024

派拓網(wǎng)絡(luò)發(fā)布運營技術(shù)安全狀況調(diào)查報告

這份名為《運營技術(shù)安全狀況：趨勢、風(fēng)險和網(wǎng)絡(luò)彈性綜合指南》的報告介紹了工業(yè)環(huán)境安全威脅的現(xiàn)狀、程度及其不斷變化的性質(zhì)。該報告揭示了攻擊的頻率并探討了企業(yè)在構(gòu)建和落實經(jīng)過優(yōu)化且對用戶友好的威脅應(yīng)對措施時所面臨的困難和影響。

發(fā)表于：7/4/2024

Rafel木馬肆虐全球影響39億臺安卓設(shè)備

Rafel木馬肆虐全球影響39億臺安卓設(shè)備：中國是重災(zāi)區(qū)之一

發(fā)表于：7/3/2024

過程論視野下的算法裁量：形成機理、現(xiàn)實困境和法治路徑

算法在行政裁量領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，形成了一種新型的算法裁量模式，與此同時，亦帶來諸多法治挑戰(zhàn)，有必要對其形成機理、現(xiàn)實困境和法治路徑展開研究。在形成機理方面，基于法律與事實的交織構(gòu)造，算法裁量的產(chǎn)生得益于法律的代碼化以及技術(shù)對事實的豐富處理。從過程論視角，對其進(jìn)行“接收-處理-輸出”階段性劃分，針對性地逐一釋明不同階段所存在的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題、算法黑箱、算法歧視問題?；诖耍斜匾獜姆秶薅?、程序約束及權(quán)利保障三個方面進(jìn)行過程性的法律控制，從而推動算法裁量的法治化實踐。

發(fā)表于：7/2/2024

數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權(quán)登記對象研究

數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權(quán)登記制度正處于探索建設(shè)階段，從北京等四地公布的相關(guān)文件來看，四地方數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權(quán)登記的對象在試點層面存在著定義與要件不一致、具體登記內(nèi)容存在差別、不予登記的情形不統(tǒng)一的實施現(xiàn)狀。從既有知識產(chǎn)權(quán)制度的數(shù)據(jù)保護模式和我國數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權(quán)登記制度來看，數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權(quán)登記對象的要求仍然是對知識產(chǎn)權(quán)和競爭法規(guī)則的反映。數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權(quán)登記對象不應(yīng)該局限于商業(yè)數(shù)據(jù)，且不以數(shù)據(jù)規(guī)模為條件，而應(yīng)當(dāng)具備價值性、固定性、處理性等要件，數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權(quán)制度需要以明確登記對象為核心，從法律完善、規(guī)范適用、平臺建設(shè)和配套制度等層面加以完善。

發(fā)表于：7/2/2024

網(wǎng)絡(luò)犯罪抽樣取證的實踐困境與完善

信息網(wǎng)絡(luò)時代，網(wǎng)絡(luò)犯罪的海量證據(jù)引發(fā)證明困難的司法困境，抽樣取證規(guī)則為化解網(wǎng)絡(luò)犯罪海量證據(jù)取證困境提供了有益探索。然而抽樣取證在實踐中仍存在取證標(biāo)準(zhǔn)不明晰、取證程序設(shè)計不足、取證范圍寬泛、被追訴人權(quán)利保障不健全等困境。對此，需要明確抽樣取證的標(biāo)準(zhǔn)；程序設(shè)計上，需要從主體權(quán)限、審批程序、構(gòu)建類型化抽樣方法體系、非法抽樣證據(jù)排除角度進(jìn)行完善；同時需要對抽樣取證的案件范圍、證據(jù)范圍、程序范圍進(jìn)行必要限縮；最后需要從知情權(quán)、參與權(quán)、異議權(quán)等角度加強被追訴人救濟權(quán)保障。

發(fā)表于：7/2/2024

從失范到規(guī)范：生成式人工智能的監(jiān)管框架革新

生成式人工智能在技術(shù)變革下引發(fā)的失范性風(fēng)險，對既有人工智能監(jiān)管框架提出了挑戰(zhàn)。從底層技術(shù)機理出發(fā)，可知當(dāng)前生成式人工智能呈現(xiàn)出“基礎(chǔ)模型-專業(yè)模型-服務(wù)應(yīng)用”的分層業(yè)態(tài)，分別面臨算法監(jiān)管工具失靈、訓(xùn)練數(shù)據(jù)侵權(quán)風(fēng)險加劇、各層級間法律定位不明、責(zé)任界限劃分不清等監(jiān)管挑戰(zhàn)。為此需以分層監(jiān)管為邏輯內(nèi)核，對我國既有人工智能監(jiān)管框架進(jìn)行革新。在監(jiān)管方式上應(yīng)善用提示工程、機器遺忘等科技監(jiān)管工具；在責(zé)任劃定上應(yīng)進(jìn)行主體拆解與分層回溯，從而規(guī)范“基礎(chǔ)模型-專業(yè)模型-服務(wù)應(yīng)用”的分層監(jiān)管框架，以期實現(xiàn)有效監(jiān)管，促進(jìn)生成式人工智能的高質(zhì)量發(fā)展。

發(fā)表于：7/2/2024

基于生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流量生成方法研究

網(wǎng)絡(luò)仿真中的流量生成對于確保仿真效果至關(guān)重要。目前常見的網(wǎng)絡(luò)流量生成器通?；谀撤N隨機模型，生成的流量只能服從指定的隨機分布。實際網(wǎng)絡(luò)中的隨機模型往往難以確定，導(dǎo)致現(xiàn)有模型對真實網(wǎng)絡(luò)流量的仿真有一定的偏差。為了解決這些問題，提出了基于生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時空相關(guān)流量生成模型；對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)改進(jìn)了其編碼方式，并使用 Z-score 處理流量數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)趨于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布；提出了一種網(wǎng)絡(luò)流量時空相關(guān)性的度量方法。實驗結(jié)果表明，相較于現(xiàn)有的基線生成方式，所提出的方法在真實性和相關(guān)性的度量上平均提高了9%。

發(fā)表于：7/2/2024

高校數(shù)據(jù)分類分級策略的探討與實踐

隨著教育信息化的深度推進(jìn)，高校數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)越來越深入師生工作生活，數(shù)據(jù)安全與個人信息安全問題隨之日益突出。通過分析高校數(shù)據(jù)特點，結(jié)合高校數(shù)據(jù)實際，提出一套切實可行的分類分級策略，并提出針對不同分級數(shù)據(jù)采取的數(shù)據(jù)保護方案，旨在保障高校數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。

發(fā)表于：7/2/2024