基于区块链的工业互联网安全平台的设计与实现.pptx

"大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告" 大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告是大数据协同安全技术国家工程研究中心发布的一份报告，该报告详细分析了大语言模型提示注入攻击的安全风险，并提出了相应的防御策略。 报告首先介绍了提示和提示学习的概念，包括提示的定义、类型和应用场景，以及提示学习的原理和方法。然后，报告详细分析了提示注入攻击的概念、类型和危害，包括直接提示注入和间接提示注入两种类型，并对其进行了深入分析和讨论。 报告还详细介绍了提示注入攻击的防御策略，包括输入侧防御和模型侧防御两种方法，并对其进行了比较和分析。报告最后还对大语言模型提示注入攻击的安全风险进行了总结和评估，并提出了相应的安全建议。 该报告的主要贡献在于，它对大语言模型提示注入攻击的安全风险进行了系统性的分析和讨论，并提出了相应的防御策略和安全建议，为业界和学术界提供了有价值的参考和借鉴。 知识点： 1. 提示和提示学习的概念：提示是指人工智能模型在执行任务时所需的输入信息，而提示学习则是指模型从已有的数据中学习和泛化的能力。 2. 大语言模型的安全风险：大语言模型存在着提示注入攻击的安全风险，该攻击可以使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 3. 直接提示注入攻击：直接提示注入攻击是指攻击者直接将恶意输入注入到模型中，使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 4. 间接提示注入攻击：间接提示注入攻击是指攻击者通过修改模型的输入或参数来使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 5. 提示注入攻击的防御策略：包括输入侧防御和模型侧防御两种方法，输入侧防御是指对输入数据进行过滤和检测，以防止恶意输入的注入，而模型侧防御是指对模型进行改进和优化，以增强其对恶意输入的抵抗力。 6. Inputsidedefense：输入侧防御是指对输入数据进行过滤和检测，以防止恶意输入的注入。 7. Model-sidesdefense：模型侧防御是指对模型进行改进和优化，以增强其对恶意输入的抵抗力。 8. 安全大脑国家新一代人工智能开放创新平台：是一个国家级的人工智能开放创新平台，旨在推动人工智能技术的发展和应用。 9. 大数据协同安全技术国家工程研究中心：是一个国家级的研究机构，旨在推动大数据和人工智能技术的发展和应用，并确保其安全和可靠性。

# JNDI-Inject-Exploit ## 免责声明 本工具仅面向**合法授权的企业安全测试**，如您需测试本工具的可用性请自行搭建靶机环境，在使用本工具进行检测时，您应确保该行为符合当地的法律法规，并且已经取得了足够的授权。**请勿对非授权目标进行扫描，如您在使用本工具的过程中存在任何非法行为，您需自行承担相应后果，作者将不承担任何法律及连带责任。** ## Introduce > 本工具用于解决 Fastjson、log4j2、原生JNDI注入等场景中针对高版本JDK无法加载远程恶意类，通过LDAP服务器返回原生Java反序列化数据，受害者（客户端）在具备反序列化Gadget依赖的情况下可达到命令执行、代码执行、回显命令执行、无文件落地内存马注册等。 > > Solve the high version of JDK Bypass, like FastJson, Jackson, Log4j2, native JNDI injection vulnerabilities, and detect locally available deserialization gad

《GB 11291-2011 ISO 10218：工业机器人的安全要求》标准是指导工业机器人设计、制造、安装、使用及维护的重要法规，旨在确保机器人及其系统的安全性，减少潜在的风险，保障人员的生命安全和设备的正常运行。该标准分为两个部分，分别是GB 11291.1-2011《ISO 10218-1：工业环境用机器人 安全要求 第1部分：机器人》和GB 11291.2-2013《ISO 10218-2：2011机器人与机器人装备工业机器人的安全要求 第2部分：机器人系统与集成》。 第一部分主要关注机器人本身的安全性，涵盖了以下几个关键知识点： 1. **风险评估**：在设计阶段，必须对机器人可能带来的风险进行全面评估，包括机械危险、电气危险、热危险等，以及在异常情况下的行为。 2. **防护装置**：根据风险评估结果，应设置合适的物理防护装置，如围栏、安全门和紧急停止按钮，防止未经授权的人员进入工作区域。 3. **安全功能**：机器人应具备必要的安全功能，如速度限制、力矩限制，以及在检测到异常时自动停止或减速的能力。 4. **标识与警告**：机器人和相关设备应有清晰的标识和警告信息，指示操作注意事项和潜在危险。 5. **操作员培训**：操作员需接受专门的培训，了解机器人的操作方式、安全规程和应急处理措施。 第二部分则侧重于机器人系统的整体安全，涉及以下内容： 1. **系统集成**：强调了机器人与外围设备（如输送带、工具更换器等）的集成安全，确保整个工作流程的安全性。 2. **编程与调试**：规定了安全的编程和调试方法，避免在编程和调试过程中发生意外。 3. **安全接口**：机器人与控制系统之间的通信应具有安全接口，防止因通信错误导致的安全问题。 4. **工作空间规划**：合理规划机器人的工作空间，避免与人的活动区域重叠，确保人机共融的安全。 5. **维护与服务**：提供安全的维护和检修程序，包括必要的锁定和隔离措施，以防止在设备维护期间发生事故。 6. **性能验证**：要求定期进行性能验证，确认机器人及其系统的安全功能保持有效。 通过这两个部分，GB 11291-2011 ISO 10218标准为工业机器人及其装备的安全设计、制造和使用提供了全面的指导，推动了我国工业机器人产业的健康发展，提高了生产效率的同时确保了生产安全。

高危风险漏洞一直是企业网络安全防护的薄弱点，也成为HW攻防演练期间红队的重要突破口;每年 HW期间爆发了大量的高危风险漏洞成为红队突破网络边界防护的一把利器,很多企业因为这些高危漏洞而导致整个防御体系被突破、甚至靶标失守而遗憾出局。 HW 攻防演练在即，斗象情报中心依托漏洞盒子的海量漏洞数据、情报星球社区的一手漏洞情报资源以及Freebuf安全门户的安全咨询进行分析整合，输出HW 必修高危漏洞手册,意在帮助企业在HW攻防演练的前期进行自我风险排查降低因高危漏洞而“城池失守”的风险。 本次报告整合了自2023年1月份至2023年7月份在攻防演练被红队利用最频繁且对企业危害较高的漏洞，包含了详细的漏洞基础信息、检测规则和修复方案，企业可根据自身资产信息进行针对性的排查、配置封堵策略和漏洞修复相关工作。

成都信息工程大学期末考试卷子复习-信息安全理论与技术

《2024工业控制系统网络安全态势白皮书》是一份全面分析和阐释工业控制系统网络安全领域的报告，重点关注工控系统漏洞、联网工控设备、工控蜜罐与威胁情报数据等关键安全要素。白皮书不仅是了解工控系统安全现状的重要资料，也提供了多方位感知工控系统安全态势的视角，为研究工控安全的专业人员提供了宝贵的参考。 报告的第二部分详细列举了2024年工控安全相关的政策法规标准，共有17项，涵盖从铁路关键信息基础设施保护到数据安全合规指引等多个方面。例如，《铁路关键信息基础设施安全保护管理办法》是针对铁路行业信息安全的保护措施，而《工业控制系统网络安全防护指南》则为工业控制系统提供了具体的网络安全防护指导。这些政策法规标准的发布，反映了工业控制系统安全防护的重要性日益上升，也体现了国际社会对于网络安全的高度重视。 报告的第三部分详细记录了2024年发生的一些典型工控安全事件，其中包括美国海军造船厂遭勒索软件攻击泄露近17000人信息和俄罗斯地方电网遭网络攻击导致大规模停电的事件。这些事件不仅提醒了工业控制系统运营者在日常工作中需要加强网络安全防护措施，也暴露了工业控制系统网络安全的脆弱性。 白皮书的发布，展示了工业控制系统网络安全的发展趋势和挑战，同时也为相关政策制定者、安全研究人员以及工控系统运营者提供了行动指南。通过深入分析相关政策法规、典型案例和安全事件，报告旨在提高工控系统的安全防护能力，促进工业控制系统的稳健发展。 白皮书的核心内容为工控系统安全提供了全面的视角，从政策法规的制定到具体的安全事件分析，都强调了安全防护的重要性。对于工控安全领域，这份白皮书不仅是一个参考资料，更是行业发展的风向标，为未来工业控制系统安全态势的改善提供了方向。 此外，白皮书也凸显了威胁情报数据的重要性。通过工控蜜罐收集的威胁情报数据可以有效帮助研究人员和安全专家分析潜在的威胁，从而更好地进行风险评估和防护措施的制定。 白皮书的发布，无疑对工业控制系统网络安全领域有着积极的影响。它不仅促进了公众对工业控制系统安全问题的认识，更为相关从业者提供了实践操作上的指导。通过对工控安全的持续关注和投入，可以有效减少未来潜在的安全风险，保护关键基础设施不受网络攻击的威胁。 随着工业互联网的发展和工业控制系统与互联网技术的深度融合，工控系统的安全问题将更加复杂和严峻。因此，白皮书的内容不仅是针对当前情况的分析，也是对未来工控安全挑战的预警和应对策略的探讨。这份报告对于工业控制系统安全领域有着长远的意义，是推动该领域健康发展的关键文献。

内容概要：本文详细介绍了利用Carsim和Simulink构建弯道速度预警系统的全过程。首先，通过Carsim模拟车辆动力学行为，获取关键参数如横向加速度、横摆角速度等；然后在Simulink中建立侧翻和侧滑预警模型，分别采用sigmoid函数和扩展卡尔曼滤波器进行风险评估；最后制定分级预警策略，确保及时有效的安全提示。文中还分享了许多实际操作中的经验和注意事项，如参数调优、数据同步等问题。 适合人群：汽车工程领域的研究人员和技术人员，尤其是对车辆安全系统感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解车辆弯道安全预警系统的设计与实现的研究人员。目标是掌握如何通过联合仿真平台提高车辆在复杂路况下的安全性。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论解释和技术细节，还包括大量实践经验，帮助读者更好地理解和应用相关技术。此外，作者强调了仿真与实际情况之间的差异，并给出了具体的优化建议。

某赛通电子文档安全管理系统 加解密工具

内容概要：本文详细探讨了基于时间到碰撞(TTC)和驾驶员安全距离模型的自动紧急制动(AEB)算法在Carsim与Simulink联合仿真环境下的实现方法和技术要点。文中介绍了AEB算法的核心模块，包括CCR M、CCRS、CCRB模型，以及二级制动策略和逆制动器模型的设计思路。同时，还讨论了控制模糊PID模型的应用及其参数调整方法。此外，文章强调了联合仿真过程中Carsim和Simulink各自的角色分工，即Carsim负责车辆动力学模拟，Simulink承担控制系统建模任务，两者协同工作以完成对AEB系统的闭环仿真。为了验证AEB算法的有效性，作者依据CNCAP和ENCAP法规设置了多种测试场景，并针对可能出现的问题提出了具体的解决方案。 适合人群：从事自动驾驶技术研发的专业人士，尤其是关注AEB系统设计与仿真的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解AEB算法原理并掌握其在联合仿真环境下实现流程的研究人员。主要目标是在满足相关法规要求的前提下，提高AEB系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文中提供了大量实用的技术细节和代码片段，有助于读者更好地理解和应用所介绍的方法。