日本陆上自卫队网络系统被黑 或有信息外泄

简介:

据共同社11月28日电,据多名日本防卫省相关人士27日透露,防卫省和自卫队的信息基础设施、把驻地和基地相连的高速大容量通信网络受到网络攻击,陆上自卫队的系统遭到了黑客入侵。现已确认这是手法高超的网络攻击,瞄准了牢固可靠的系统的漏洞。因未留下详细记录,整体受害情况仍不明朗,但陆上自卫队的内部信息很可能已外泄。

负责信息安全的防卫省审议官斋藤雅一表示:“对于个别案件不便回应。”另一方面,多名自卫队高级干部称:“这是致命的、非常严重的事态。有必要尽快采取防止此事再次发生的措施。”

防卫省虽然限制外部接入等一直加强防御态势,但此次攻击使用了更为高超的手法,有国家等参与的组织性攻击这一嫌疑很高。防卫省认为事态严重。此事于9月前后察觉,之后立即提高了警戒网络攻击的级别。

据相关人士透露,遭攻击的是防卫省和自卫队共同使用的通信网络“防卫信息通信基础设施(DII)”。有分析认为,接入这一网络的防卫大学和防卫医科大学电脑遭非法攻击。把这台电脑作为“踏板”使用者很可能也入侵了陆上自卫队的系统。防卫省察觉后,防卫省和自卫队整体一度禁用网络。

防卫大学和防卫医科大学也在全国大学加入的学术类网络之中,似乎是经此遭到攻击。

本文转自d1net(转载)

目录
相关文章
|
21天前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【PID】基于人工神经网络的PID控制器,用于更好的系统响应研究(Matlab&Simulink代码实现)
【PID】基于人工神经网络的PID控制器,用于更好的系统响应研究(Matlab&Simulink代码实现)
128 15
|
24天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 传感器
具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)
具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)
|
2月前
|
数据采集 存储 算法
MyEMS 开源能源管理系统:基于 4G 无线传感网络的能源数据闭环管理方案
MyEMS 是开源能源管理领域的标杆解决方案,采用 Python、Django 与 React 技术栈,具备模块化架构与跨平台兼容性。系统涵盖能源数据治理、设备管理、工单流转与智能控制四大核心功能,结合高精度 4G 无线计量仪表,实现高效数据采集与边缘计算。方案部署灵活、安全性高,助力企业实现能源数字化与碳减排目标。
52 0
|
20天前
|
算法 安全 网络安全
【多智能体系统】遭受DoS攻击的网络物理多智能体系统的弹性模型预测控制MPC研究(Simulink仿真实现)
【多智能体系统】遭受DoS攻击的网络物理多智能体系统的弹性模型预测控制MPC研究(Simulink仿真实现)
|
1月前
|
XML JSON JavaScript
从解决跨域CSOR衍生知识 Network 网络请求深度解析:从快递系统到请求王国-优雅草卓伊凡
从解决跨域CSOR衍生知识 Network 网络请求深度解析:从快递系统到请求王国-优雅草卓伊凡
58 0
从解决跨域CSOR衍生知识 Network 网络请求深度解析:从快递系统到请求王国-优雅草卓伊凡
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
宠物识别系统使用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络,基于37种常见猫狗数据集训练高精度模型,并保存为h5格式。通过Django框架搭建Web平台,用户上传宠物图片即可识别其名称,提供便捷的宠物识别服务。
792 55
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
眼疾识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了4种常见的眼疾图像数据集(白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛) 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。
472 5
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
|
2月前
|
存储
WGLOG日志管理系统可以采集网络设备的日志吗
WGLOG日志审计系统提供开放接口,支持外部获取日志内容后发送至该接口,实现日志的存储与分析。详情请访问:https://www.wgstart.com/wglog/docs9.html
|
7月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程(Neural ODEs)是深度学习领域的创新模型,将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。本文基于Torchdyn库介绍Neural ODE的实现与训练方法,涵盖数据集构建、模型构建、基于PyTorch Lightning的训练及实验结果可视化等内容。Torchdyn支持多种数值求解算法和高级特性,适用于生成模型、时间序列分析等领域。
351 77
PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
|
5月前
|
小程序 UED
拓展校友网络的创新解决方案:校园论坛圈子小程序+跑腿+二手市场系统
这是一款基于小程序的校园跑腿服务平台,支持多种注册登录方式、下单支付、跑腿接单配送、订单跟踪评价及物流查询功能,并配备客服模块提升用户体验。系统包含用户、客服、物流、跑腿员和订单五大核心模块,功能完善。此外,平台还拓展了校友网络功能,如信息咨询发布、校园社区建设和活动组织等,旨在增强校友互动与联系,形成紧密的校友生态。
148 4

热门文章

最新文章