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  • Uncovering IoT Threats in the Cybercrime Underground

    Understanding current and future threats to the internet of things (IoT) can help shape how we secure this technology that is increasingly becoming integral to today's world. What insights can be reaped from the cybercrime underground?
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  • A Machine Learning Model for Detecting Malware Outbreaks Using Only a Single Malware Sample

    We delve into how machine learning performs dynamic malware detection in a scenario where only a single malware sample is available.
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  • Inside the Smart Home: IoT Device Threats and Attack Scenarios

    The different threat scenarios that can happen to a smart home illustrate that compromised IoT devices can affect not just users' comfort and convenience but also their safety.
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  • Securing Enterprises for 5G Connectivity

    For the advantages of 5G to be unlocked, ample preparation and planning are necessary. Looking at the changes 5G networks might bring about on an enterprise and its security is a good place to start.
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  • Security in the Era of Industry 4.0: Dealing With Threats to Smart Manufacturing Environments

    As manufacturing companies continue to adopt Industry 4.0, many environments could still be falling short on security with outdated systems, unpatched vulnerabilities, and unsecure files that leave them vulnerable to attacks.
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  • Global Telecom Crime Undermining Internet Security: Cyber-Telecom Crime Report

    As the field of telecommunication continues to evolve, so should its security. Understanding its current threat landscape can help reduce the impact of crimes like telecom fraud and prepare us for future threats in the age of the IoT.
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  • Why Internet Routing Affects Digital Sovereignty

    We examine the nature of internet routing and see how it may be in conflict with border-specific regulations.
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  • Securing Smart Homes and Buildings: Threats and Risks to Complex IoT Environments

    The evolution of smart homes and smart buildings into complex IoT environments reflects the continuing developments in home and industrial automation. Security should not be left behind as increased complexity also means new threats and risks.
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  • Using Machine Learning to Detect Malware Outbreaks With Limited Samples

    Catching malware outbreaks early keeps users, communities, enterprises, and governments safe. But if malware samples are scarce, can machine learning help analyze, detect, and end an outbreak?
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