我们正在快速经历一个历史时刻:人们在一台计算机前工作,由一台小型 CRT 控制,专注于仅涉及本地信息的任务。联网计算机变得无处不在,在我们的生活中以及科学、商业和社会互动的基础设施中发挥着越来越重要的作用。为了在新千年推动人机交互的发展,我们需要更好地理解新兴的交互动态,其中焦点任务不再局限于桌面,而是延伸到一个复杂的网络信息世界和计算机介导的交互。我们认为分布式认知理论在理解人与技术之间的交互方面发挥着特殊的作用,因为它的重点一直是整个环境:我们在其中真正做什么以及我们如何协调其中的活动。分布式认知为如何思考设计和支持人机交互提供了彻底的重新定位。作为一种理论,它专门用于理解人与技术之间的交互。在本文中,我们提出分布式认知作为人机交互的新基础,勾勒出一个综合的研究框架,并使用我们早期工作中的选集来提出该框架如何为数字工作材料的设计提供新的机会。
研究指南,Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP,有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高,数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避,包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上,下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高,基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习(ML)模型,基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是,使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词:DDoS攻击,异常检测,机器学习,入侵检测系统,准确性。
要查看此改进的明确证据,我们要求PG&E提供一份清单,以显示其新模型如何改变其缓解措施的地理目标。尽管他们无法提供此信息,但PG&E描述了使用该模型的内部过程。长期计划过程依赖于主题专家(SME)来制定降低风险措施,并且在共享和讨论模型结果的风险建模团队与中小型企业之间进行了多次会议和讨论。但是,PG&E没有保留任何正式的前后记录,无法清楚地证明对建议或建造的模型影响。使用中小企业制定缓解措施与公用事业行业的标准实践一致,用于制定分配风险措施。
我们正在快速经历一个历史时刻:人们在一台计算机前工作,由一台小型 CRT 控制,专注于仅涉及本地信息的任务。联网计算机变得无处不在,在我们的生活中以及科学、商业和社会互动的基础设施中发挥着越来越重要的作用。为了在新千年推动人机交互的发展,我们需要更好地理解新兴的交互动态,其中焦点任务不再局限于桌面,而是延伸到一个复杂的网络信息世界和计算机介导的交互。我们认为分布式认知理论在理解人与技术之间的交互方面发挥着特殊的作用,因为它的重点一直是整个环境:我们在其中真正做什么以及我们如何协调其中的活动。分布式认知为如何思考设计和支持人机交互提供了彻底的重新定位。作为一种理论,它专门用于理解人与技术之间的交互。在本文中,我们提出分布式认知作为人机交互的新基础,勾勒出一个综合的研究框架,并使用我们早期工作中的选集来提出该框架如何为数字工作材料的设计提供新的机会。
几百年来,潮汐海岸的潮汐能一直被用来驱动小型潮汐磨坊。直到上个世纪,利用潮汐能发电才被证明非常成功,当时法国拉朗斯于 1967 年建造了潮汐发电厂。该发电厂使用大型屏障来产生驱动涡轮机所需的海平面水头。由于成本过高以及对环境影响的担忧,此类发电厂的建设进展非常缓慢。小型、高效且廉价的水下涡轮机的建造发展为利用当地潮汐流将电力输送到偏远地区提供了小规模运营的可能性。由于这种电力的产生与当地水体的潮汐能有关,因此了解特定地点的能量平衡(即通过开放边界流入的能量以及在当地域内产生和耗散的能量)非常重要。问题是如何利用潮汐能,同时将当前潮汐状态的可能变化保持在最低限度。在一些地方,建造拦河坝的旧方法可能仍然非常有用。分析了在小海湾建造的潮汐发电厂的基本原理,以了解潮汐发电厂评估的主要参数,即发电量。新方法是将涡轮机(类似于风车的设备)放置在潮汐流的路径上。从理论上讲,这种涡轮机可用于发电的电量与水的密度和速度成正比
国税局通常要求您从雇主计划中进行应税提款,不迟于您达到72岁(如果出生于1949年7月1日之前出生的70½岁)或从雇主发起该计划的雇主退休,以稍后的计划,除非您的计划规定另有规定,否则这些强制性提款通常被称为必需的最低分布。如果您不接受RMD,则可能会蒙受重大的联邦税收罚款。
Laneless和无方向运动是高速公路网络中连接和自动化车辆(CAVS)的轨迹行为的新型特征。应用此概念可以利用高速公路的最大潜在能力,尤其是在分布不均的方向需求下。尽管如此,消除了在车道和方向的分离域上的传统概念,因此可以增加混乱的驾驶行为和碰撞风险(从而损害安全性)。因此,本文的重点是在这种未来派环境中为骑士的轨迹规划,其双重目标是(i)提供和确保安全性,而(ii)提高了绩效性能。为此,我们提出了一种骑士的算法,以区分潜在的冲突车辆与自己的方向和/或反对的传播流(整个本文档中所谓的威胁)在早期(及时)阶段。之后,威胁工具被聚集为威胁群体。作为下一步,开发了一个分散的非线性模型预测控制(NLMPC)框架,以调节每个单个威胁集群中车辆的运动;从这个意义上讲,这是分别应用于每个群集中的分布式控制器。该控制方法的设计方式可以实现上述双重目标,结合了官能安全性和效率。最后,通过微观仿真研究对所提出的方法的性能进行了研究和评估。结果是有希望的,并确认了公路网络所提出的方法的效果。
信息保护是现代社会的关键要求之一。在大多数情况下,通过使用加密等加密技术来确保信息安全性。加密通常被理解为使用某种算法[1]所需的信息的转换(明文)到加密消息(Ciphertext)中。同时,为了实现加密,通信的合法各方需要一个所谓的加密密钥,这是一个秘密参数(通常是一定长度的二进制字符串),该参数决定执行加密时的特定信息转换。关键分布问题是密码学中最重要的问题之一[1,2]。例如,参考。[2]强调:``键与它们加密的所有消息一样有价值,因为对密钥的知识提供了所有信息的知识。对于跨越世界的加密系统,关键分布问题可能是一项艰巨的任务。''可以使用几种加密密钥分布的方法。首先,可以使用可信赖的快递员交付键。这种方法的主要缺点是人类因素的存在。此外,随着每年传输数据键的增加,身体转移变得越来越困难。另一种方法是公钥密码学。它基于使用所谓的单向函数的使用,即易于计算但很难为给定函数值找到参数。示例包括Diffie±Hellman和RSA(来自Rivest,Shamir和Adleman的缩写)算法(用于加密信息开发,但也用于密钥分布),这些算法使用了解决离散对数和Integer分支问题的复杂性。Internet上传输的大多数数据都受到使用公共算法的使用,该算法包含在HTTPS(HYPEXT TRANSPRAND SECURES SECURE)协议中。
