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如何进行Ripple20网络风险分析?

上个月早些时候,Ripple20变得很流行,因为它已经列出了许多物联网设备使用的定制IP堆栈中发现的一些漏洞。尽管Ripple20上大肆宣传,但本质上,用于识别易受攻击设备的工具会发送格式错误或有效的数据包(有些值在允许的范围内,但值已弃用或过时),这些数据包很容易捕获(有关检测,请参阅Suricata和Zeek规则)。本质上,IDS规则/脚本是在检查线上发送的数据包是否有效,或者是否包含Ripple20使用的意外值。请注意,这些规则通常不检查数据包(例如检查TLS报头是否有效,或者ICMP数据包是否包含未被废弃的有效类型/代码),但它们仅用于发现Pipple2.0,所以如果未来的Ripple21会使用相同的方法,但却使用不同的值,我们就会回到原点,需要定义新的一套或规则/脚本。这就是基于签名的系统的工作方式,正如你所看到的那样,它们很容易规避在网络流量上做一些小小的改变,更不用说不断添加新的规则/脚本会让这些系统变得很慢。

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BRAIN脑电研究:使用快速球方法评估阿尔茨海默病识别记忆

早期诊断阿尔茨海默病需要对相关结构和功能变化敏感的生物标志物。虽然在结构生物标记物的开发方面已经取得了相当大的进展,但早期识别变化的功能性生物标记物仍然是需要的。我们提出了快速球(Fastball),一种新的脑电测量被动和客观的识别记忆的方法,不需要行为记忆反应或对任务的理解。年轻人、老年人和老年痴呆症患者(每组20人)完成了快速球任务,持续时间不到3分钟。参与者被动地观看快速呈现的图像,EEG评估他们根据先前的暴露程度(即旧/新)自动区分图像的能力。参与者没有被要求注意之前看到的图像,也没有做出任何行为反应。在快速球任务之后,参与者完成了一个有两个选项的强制选择(2AFC)任务,以测量他们对先前看到的刺激的显性行为识别。快球EEG检测到,与健康老年人相比,阿尔茨海默病患者的识别记忆明显受损,而行为识别在阿尔茨海默病患者和健康老年人之间没有显著差异。使用快速球识别记忆测量方法,阿尔茨海默病患者与健康老年人对照者的识别准确率较高,而使用行为2AFC准确性的识别性能较差。健康老龄化没有显著影响,老年人和年轻人在快速球任务和行为2AFC任务中的表现相当。阿尔茨海默病的早期诊断提供了早期治疗的可能性。快速球提供了一种检测识别反应的替代方法,有望在行为表现缺陷尚不明显的阶段作为疾病病理的功能标记。它是被动的,无创的,快速和使用廉价的,可扩展的EEG技术。快速球为痴呆的识别评估提供了一种新的强有力的方法,并为早期诊断工具的开发打开了一扇新的大门。本文发表在BRAIN杂志。

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