COVID-19疫情下的网络攻击趋势与应对策略深度解析

0 下载量 2 浏览量 更新于2024-06-17 收藏 1.61MB PDF 举报
本文档深入探讨了COVID-19疫情期间的网络安全问题,由Elsevier制作并由沙特国王大学学报发布,作者Moatsum Alawidaa等人来自阿布扎比大学和尼日利亚格瓦格瓦拉达阿布贾大学计算机科学系。研究的焦点在于分析了全球范围内由于COVID-19危机引发的网络攻击现象,揭示了攻击者手段的变化和网络犯罪活动的增长趋势。 在病毒初次爆发初期,网络攻击并未立即显现,但随着时间的推移,攻击频率显著增加,尤其是在某些日子里,报告了多起不同的网络攻击。研究特别关注了15种常见的攻击类型,这些类型在疫情高峰期构成了主要威胁,并对组织造成了破坏性后果。论文的独特之处在于它详尽地考察了各类网络攻击,如黑客攻击(占比37%)、垃圾邮件、电子邮件、恶意域名、移动应用、网络钓鱼、恶意软件等,并提供了对这些威胁的解决方案。 研究方法采用定性和定量相结合的方式,通过2020年3月至2021年12月间在全球范围内进行的在线调查,收集了大量的数据,尤其是来自企业高管的见解。调查结果表明,黑客攻击是最常见的威胁,其次是垃圾邮件和电子邮件攻击。此外,论文还讨论了网络犯罪分子所利用的最新动态,以及应对策略,包括多标准决策问题解决技术,根据威胁的严重性对网络安全问题进行了排序。 研究发现,网络攻击技术多样化,涉及分布式拒绝服务(DDoS)、业务电子邮件妥协(BEC)、勒索软件、僵尸网络以及高级持续性威胁(APT)等。BEC攻击频率相对较低,而勒索软件和僵尸网络则各占2%。基于这些数据,研究建议政府和组织应加强网络安全防护措施,提升员工意识,制定并执行有效的应急响应计划,以应对COVID-19大流行期间的网络安全挑战。 这篇文章提供了对COVID-19疫情下网络安全形势的全面分析,强调了网络安全的重要性,为政策制定者、企业和个人提供了宝贵的参考,以期在危机中保护关键信息资产和业务连续性。
2024-10-12 上传
主要内容:本文详细介绍了一种QRBiLSTM(分位数回归双向长短期记忆网络)的时间序列区间预测方法。首先介绍了项目背景以及模型的优势,比如能够有效利用双向的信息,并对未来的趋势上限和下限做出估计。接着从数据生成出发讲述了具体的代码操作过程:数据预处理,搭建模型,进行训练,并最终可视化预测结果与计算分位数回归的边界线。提供的示例代码可以完全运行并且包含了数据生成环节,便于新手快速上手,深入学习。此外还指出了模型未来发展的方向,例如加入额外的输入特性和改善超参数配置等途径提高模型的表现。文中强调了时间序列的标准化和平稳检验,在样本划分阶段需要按时间序列顺序进行划分,并在训练阶段采取合适的手段预防过度拟合发生。 适合人群:对于希望学习和应用双向长短时记忆网络解决时序数据预测的初学者和具有一定基础的研究人员。尤其适用于有金融数据分析需求、需要做多一步或多步预测任务的从业者。 使用场景及目标:应用于金融市场波动预报、天气状况变化预测或是物流管理等多个领域内的决策支持。主要目的在于不仅能够提供精确的数值预计还能描绘出相应的区间概率图以增强结论置信程度。 补充说明:本教程通过一个由正弦信号加白噪构造而成的简单实例来指导大家理解和执行QRBiLSTM流程的所有关键步骤,这既方便于初学者跟踪学习,又有利于专业人士作为现有系统的补充参考工具。