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CyberGuard
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新管道CG-CTI通过置信度评分增强关键基础设施威胁情报
研究人员开发了CG-CTI，这是一个旨在增强关键基础设施防御威胁情报的运行管道。该系统将原始恶意软件沙盒输出转换为结构化STIX 2.1格式，并将其与知识图谱中的其他传感器数据相关联。至关重要的是，CG-CTI根据来源、佐证和持久性为每个情报对象分配置信度状态，从而仅对高度可信的信息进行自动化执行。语言模型阶段通过叙述证据进一步完善这一点，确保每个陈述都有引用的数据支持，并在分析师审查前删除不受支持的声明。
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新的MLP框架以99.24%的准确率检测钓鱼URL
研究人员开发了一个新的、高效的实时钓鱼URL检测框架。该系统采用混合方法，结合了黑名单筛选和分析结构化URL特征的多层感知器（MLP）分类器。它通过避免复杂的内容分析或外部API调用来实现高准确性和速度，使其适用于资源受限的环境。一个名为CyberGuard的原型应用程序展示了其在实际部署中的潜力。