绿盟科技研究通讯

随着大语言模型（LLM）的发展，研究显示其在网络威胁情报（CTI）提取中具备高效性和准确性。蒙特利尔大学等机构的研究用GPT-3.5-turbo模型从网络犯罪论坛提取关键信息，取得98%的准确率，为CTI自动化分析提供了新方向。

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本文介绍了EASM、CAASM、DRPS、CTEM四种攻击面管理的技术的核心点和适用场景，并提出了基于资产视图的精益安全体系建设想法

在2024年的RSA大会上，普华永道的Kim Wuyts分享了题为《隐私融入，让隐私设计与安全设计共生》的议题。她详细讨论了隐私和安全在设计层面的交集，强调隐私不仅仅是数据机密性的保障，更是对业务流程、用户体验、风险管理等方面的全方位考虑。

一文掌握ITRC 2024年上半年数据泄露分析报告关键信息

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本文基于Zama公司的开源项目Concrete ML，介绍了同态加密技术在人工智能领域的应用，展示了如何使用同态加密保护机器学习中的数据隐私信息，实现密态训练与密态推理。

大模型在安全领域既有积极的安全应用，也有潜在的恶意利用

一文掌握Verizon DBIR报告关键信息

绿盟的汽车虚拟化确实突破了技术壁垒，也使得虚拟零部件具备完整的嵌入式操作系统和异构的处理器，进而可以构建完整的汽车电子电气架构和完整的攻击路径，且攻击路径与实车的攻击路径几乎一致，其强大的虚拟化能力可助力车联网教学、仿真、测试多个领域的发展

本文介绍了网络侦察技术中的识别和爬取阶段，重点讲解了Nmap工具在协议服务识别、操作系统识别及banner抓取中的应用，强调了Nmap的核心地位，并简述了Zgrab2等工具的高效资源爬取方法

缺少明文信息，缺少大规模标记数据，加密流量该如何表征 ？

全文共8557字，阅读大约需15分钟。

全文共6353字，阅读大约需13分钟。

论文解读：《REVS-通过词汇空间中的排名编辑来去除语言模型中的敏感信息》

在加密流量分类问题中，因多样化网络中不同的TCP机制导致的数据包长度序列发生变化而使模型失效， Rosetta系统通过TCP感知的流量增强机制和自监督学习获取TLS特征从而使不同网络环境中达到相对较好的分类效果。