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用于物联网的抗量子同态加密...
摘要：量子计算确实对经典密码学构成了巨大威胁，从而危及物联网设备的安全。因此，本文致力于提出一种针对物联网 (IoT) 环境的抗量子同态加密 (QRHE) 系统。该 QRHE 密钥系统的主要观点基本上是保护物联网网络流量中的信息处理免受量子威胁。除此之外，该系统还允许在未事先解密的情况下处理加密信息的数据，从而保证了所处理数据的机密性和完整性。系统中使用的基于格的加密技术基于错误学习 (LWE) 问题，该问题已经显示出对经典和量子攻击的强大能力。本文介绍了一种同态加密算法，允许密文之间进行加法和乘法运算，以确保在安全数据聚合和分析过程中的隐私。实验结果表明，即使经过多次同态运算，所提出的系统仍能保持 98% 的高准确率，证明了其在保护数据机密性和完整性方面的有效性。虽然与传统方法相比，所提出的系统的计算成本略高，但它仍然为量子计算时代的物联网应用提供了全面的安全解决方案。
可信人工智能和健康增值的挑战
国际卫生信息学的发展受到生物医学技术和医学信息学研究发展的推动，两者并行发展，形成了一个信息和通信媒体的综合世界，并产生了大量的健康数据。这些组成部分包括基因组学和精准医学、机器学习、转化信息学、面向临床医生和患者的智能系统、移动健康应用、数据驱动的电信和康复技术、传感器、智能家居技术、电子病历和患者控制数据以及物联网。卫生技术和信息学 (HTI) 系列研究始于 1990 年，与欧盟在“地平线 2020”计划之前的计划合作，旨在促进生物医学和卫生信息学研究。它已发展成为一个备受瞩目的全球平台，用于传播该领域的原创研究，包含来自世界各地的 250 多卷高质量作品。国际编辑委员会选择与该领域相关且高质量的出版物。该系列的所有卷文都经过同行评审。 HTI 系列中的卷已提交至 MEDLINE/PubMed、Web of Science：会议论文集引文索引 – 科学 (CPCI-S) 和书籍引文索引 – 科学 (BKCI-S)、Google Scholar、Scopus、EMCare 进行索引。
伪混沌数发生器的设计、基于 FPGA 的实现及性能
摘要 —混沌序列伪随机数生成器 (PRNG-CS) 在各种安全应用中引起了关注，尤其是对于流和分组密码、隐写术和数字水印算法。事实上，在所有基于混沌的加密系统中，混沌生成器都起着至关重要的作用并表现出适当的加密特性。由于技术的爆发，以及物联网 (IoT) 技术的快速发展及其各种用例，PRNGs-CS 软件实现仍然是一个未解决的问题，以满足其服务要求。硬件实现是实现 PRNGs-CS 的最旗舰技术之一，目的是为此类应用程序安全提供高性能要求。因此，在这项工作中，我们提出了一种新的基于 PRNGs-SC 的架构。后者由三个弱耦合的离散混沌映射以及分段线性混沌映射 (PWLCM)、斜帐篷和 Logistic 映射组成。混沌系统是在 Xilinx Spartan™-6 FPGA 板上设计的，使用超高速集成电路硬件描述语言 (VHDL)。在 ISE Design Suite 环境中执行的模拟结果证明了我们提出的架构在抵抗统计攻击、吞吐量和硬件成本方面的有效性。因此，基于其架构和模拟结果，所提出的 PRNG-SC 可用于加密应用。
案例液体AI
计算中流动性不断增长的领域扩展了其边界，包括液体人工智能（AI）等进步。液体AI使用同构物联网（IoT）体系结构利用液体软件来增强边缘的计算。这项创新揭示了巨大的机会，但也引入了重要的挑战，尤其是围绕隐私和信任。我们探讨了可能阻碍这种技术融合到实现值得信赖的AI的脆弱性。通过对文献进行深入研究，这项研究突出了对这些不断发展的生态系统的数据完整性和利益相关者信任的威胁。四个主要挑战：数据收集，数据存储和访问，数据利用和共享，以及在隐私权中确定并检查了调查和分析，以及在信任下的两种算法，决策以及物联网的决策和安全性。其他问题进一步分类，以强调它们对值得信赖的AI发展的影响。该研究承认该领域的早期状态。因此，这项研究通过有限的可用文献导航，启动了一个开创性的论述，强调为发展安全且值得信赖的液体AI环境奠定基础。
iotFlowGenerator：制作综合物联网设备的交通流动流量
多年来，Honeypots成为了解攻击者意图并欺骗攻击者花时间和资源的重要安全工具。最近，正在为物联网（IoT）设备的蜜罐诱使攻击者并学习其行为。但是，大多数现有的物联网蜜饯，甚至是高相互作用的物联网，攻击者很容易检测到，由于缺乏来自蜜罐的真实网络流量，因此可以观察到蜜罐流量。这意味着，要建立更好的蜜罐并增强网络启示功能，物联网蜜饯需要产生逼真的网络流量。为了实现这一目标，我们提出了一种基于深度学习的新方法，用于产生流量，以模仿用户和物联网设备交互所致的真实网络流量。我们的方法克服的一个关键技术挑战是缺乏特定于设备的物联网流量数据来有效训练属性。我们通过利用序列的核心生成对抗学习算法以及物联网设备常见的主要特定知识来应对这一挑战。通过使用18个IoT设备进行广泛的实验评估，我们证明了所提出的合成IoT产生工具的表现明显优于最先进的序列和数据包生成器的状态，即使与自适应攻击者也无法区分。
掌握计算机科学的掌握，嵌入式和...
嵌入式系统无处不在，并且在我们周围永久生长。该主人旨在提供关键技能，以了解，管理，开发和设置嵌入式系统以及所需的计算机基础架构，从架构的低级别层到系统和网络。应用域涵盖移动系统（汽车，航空和空间）以及未来智能城市的物联网系统。secil（嵌入式和连接的系统：基础架构和软件）旨在培训专门研究嵌入式和连接的计算机系统以及基础柔软和硬基础架构的设计，开发和性能评估的计算机科学工具。针对性的活动还包括测试，部署，控制，监督和进化的这些系统及其应用。相关的系统可以是Ambiant，移动，主张，分布式和实时的。Secil还针对网络和云基础架构，连接或嵌入式设备的硬件以及物联网的应用。secil是计算机科学硕士的一种选择，也是暹罗和伊洛尔德融合的结果。以前的编队，因此，Secil受益于其在其社会经济学领域的非常井井有条的一体化，该公司由专门用于运输和交流的大公司制成，并在嵌入式系统和物联网中创新了构造。这种有利的环境为Secil学生提供了大量的实习，替代合同和工作机会。
数据分析和人工智能卓越中心 (CoE) 问题陈述示例
数据分析是发现、解释和传达数据中有意义的模式。分析在记录信息丰富的领域尤其有价值，它依赖于同时应用统计数据、计算机编程和运筹学来量化绩效。人工智能是一种旨在模拟人类思维的技术，特别是在分析和学习等领域。人工智能旨在根据数据得出结论、理解概念、自我学习甚至与人类互动。人工智能和数据分析是相互联系的，因为前者增强了后者的能力，使其能够提供比人类分析师所能做的更深入、更好的洞察。组织可以将人工智能与分析结合应用于业务数据，以描述、预测和提高业务绩效。由于人工智能分析可能需要大量计算，因此用于此目的的算法和软件利用了计算机科学、统计学和数学中最新的方法。以下是一些数据分析和人工智能可以发挥作用的示例问题陈述。 1. 物联网世界中的智能项目 随着智慧城市、智慧农业和智慧医疗概念的引入以及物联网在各个领域的应用，将产生大量数据。这些项目的长期成功将取决于底层数据分析能力。各种传感器传输的数据需要不断处理，在短期内产生警报和触发器，在长期内产生情报/洞察。2. 特里普拉邦数据分析 CoE 的市场潜力
云计算课程描述和教学大纲 - ...
本课程是一门顶点课程，介绍了最新的云计算、人工智能 (AI) 和 Web3 分散式应用技术，这些技术可以结合起来创建下一代多云创新智能自主网络 (IAN) 业务解决方案。学生将了解顶级“大云”上提供的服务，即亚马逊 AWS 云、谷歌云、微软 Azure 云、IBM 云、Salesforce 等。课程涵盖的云上提供的相关服务包括计算和托管服务、存储服务、网络服务、大数据服务和机器/深度学习服务。一旦熟悉了云服务，学生将学习如何将它们结合起来以支持认知计算，并以新颖和创造性的方式创建满足下一代移动设备和社交媒体用户实际需求的 IAN 解决方案。在创建这些 IAN 解决方案的过程中，学生将了解沉浸式增强/虚拟现实 (AR/VR) 用户体验和界面 (UX/UI)、混合分散式计算和 DApp、边缘和雾计算以及物联网 (IoT)、移动/5G 网络和软件定义基础设施，以及确保现代软件安全的关键数字安全的各个关键方面。在整个课程中，学生将使用基于云的机器学习和深度学习以及上述其他服务和功能开发自己的智能自主网络 (IAN) 业务解决方案。将提供示例平台和相关应用程序组件（如适用），以加快开发过程。
数字化助力能源密集型行业的能源效率...
第四次工业革命（工业 4.0）即将到来。它由信息和通信技术（即数字化）的进步以及物联网和网络物理系统等概念推动。工业 4.0 预计将对制造业和流程工业产生重大影响，改变产品的开发、生产和销售方式。然而，工业 4.0 是一个新概念，其影响仍不确定。瑞典日益严格的气候和能源议程给工业部门带来了压力，因此，该部门必须充分利用工业 4.0 可以提供的潜力，以提高可持续性。本论文研究了瑞典能源密集型产业（即纸浆和造纸、钢铁和化学工业）的数字化状况，以及它如何影响该行业的能源效率。本研究采用定性研究方法。进行了文献综述和对行业员工的深入访谈。结果表明，虽然数字化被认为对瑞典能源密集型产业的未来竞争力很重要，但该行业的数字化成熟度并不高。数字技术可以通过多种方式提高能源效率（例如通过更好的优化工具、提高流程可用性和更高效的维护管理）。然而，在瑞典的能源密集型行业中，数字战略与能源效率措施之间并没有明确的联系。此外，能源效率并不被认为是实施数字技术的主要驱动力，而被认为是一种积极的副作用。为了加速数字技术的实施，重要的是支持该领域的进一步研究，鼓励利益相关者之间更紧密的合作，并减轻投资回报不确定性以及与数据安全和所有权相关的问题等挑战。
IoT系统中的AI安全性和网络风险
THINet Inforet（IoT）是指在各种新技术（包括无人机，自动机器和机器人技术）中使用的低内存连接设备。本文旨在了解低内存设备中的更好的网络风险以及物联网风险管理中的挑战。本文包括对当前风险方法及其对物联网适当性水平的重大反映。我们提出了一个依赖性模型，该模型针对数据策略的当前挑战，并为网络安全社区提出建议。该模型可用于网络风险估计和评估以及通用风险影响评估。该模型是为新技术（例如无人机，机器人）的网络风险保险而开发的。仍然可以将其应用于组织和企业中的网络风险。此外，本文批判性地讨论了为什么风险评估和管理在该领域至关重要，以及关于物联网风险评估和风险管理的开放问题仍然是进一步研究的领域。随后，论文对物联网中的网络风险有了更全面的了解。我们解释了该行业如何使用新的风险评估以及管理方法来应对新兴的物联网网络风险带来的挑战。我们解释了这些方法如何影响网络风险和数据策略。我们还提出了一种新的网络风险评估方法，该方法通过依赖建模纳入了物联网风险。本文描述了为什么这种方法非常适合估计物联网风险。