摘要 — 正在进行的数字化转型引发了各种新网络应用的出现,这些应用需要尖端技术来提高其效率和功能。该方向的一项有前途的技术是数字孪生,这是一种设计和管理具有高度自动化、智能化和弹性的复杂信息物理系统的新方法。本文讨论了使用数字孪生技术作为非地面网络 (NTN) 建模的新方法。数字孪生技术可以创建实时运行的精确数据驱动的 NTN 模型,允许快速测试和部署新的 NTN 技术和服务,同时促进创新和降低成本。具体而言,我们提供了将数字孪生集成到 NTN 中的愿景,并探讨了主要的部署挑战以及 NTN 领域内的关键潜在支持技术。最后,我们提出了一个案例研究,该研究采用数据驱动的数字孪生模型在开放式无线接入网络 (O-RAN) NTN 架构中进行动态和面向服务的网络切片。索引词——人工智能、数字孪生、非地面网络(NTN)、卫星通信。
新战略的制定采用了一个基于广泛的参与过程,其中涉及我们的员工,成员,研发伙伴,政府同行,当地利益相关者和社区。它借鉴了我们从2017 - 2022年战略计划中的学习,并通过对我们的操作环境(包括不断变化的环境和新兴趋势)进行深入分析来告知。在2030年的战略中,Li-Bird确定了它可以为应对农业食品系统,生物多样性和生态系统健康和服务以及气候弹性的主要挑战做出最大影响的贡献。希望到2030年,Li-Bird将建立在其现有和新网络的基础上,并在全国范围内成为促进者和领导者在农业,气候变化,生物多样性和自然资源领域的促进者和领导者。新策略代表了一个重大转变,需要使我们努力促进多样性,公平和包容性,并提高我们的计划质量和服务提供。随着我们的工作环境继续发展,Li-Bird的使命将继续受到我们的价值观的定义和启发,并且我们将仍然是一个健壮但灵活,适应性和学习的组织。
传统的军事规划经过几个世纪的成熟,为实现特定目标提供了可靠的基础。然而,网络空间作战规划超出了“动能”军事行动规划通常需要的范围,即使用弹药打击物理目标。为了捕捉开展网络作战所需的令人难以置信的细微差别,有必要概念化更深层次、更技术层面的战争规划,以阐明支持战术规划的技术实施的作用。对规划人员和指挥官来说,与网络空间作战相关的技术细节并不像坦克、舰船和飞机的能力和局限性那样直观。在网络空间规划中,需要这个额外的技术层面将对非直观组件的影响转化为对对手作战的易于理解的影响。尽管技术网络规划非常重要,但确保重点技术行动继续明确地与指挥官的作战效果要求和国家战略目标挂钩仍然至关重要。本文试图捕捉美国联合军事理论的亮点,并结合商业领域的最佳实践,概述国防部新网络任务部队可以采用的流程。
传统的军事规划经过几个世纪的成熟,为实现特定目标提供了可靠的基础。然而,网络空间作战规划超出了“动能”军事行动规划通常需要的范围,即使用弹药打击物理目标。为了捕捉开展网络作战所需的令人难以置信的细微差别,有必要概念化更深层次、更技术层面的战争规划,以阐明支持战术规划的技术实施的作用。对规划人员和指挥官来说,与网络空间作战相关的技术细节并不像坦克、舰船和飞机的能力和局限性那样直观。在网络空间规划中,需要这个额外的技术层面将对非直观组件的影响转化为对对手作战的易于理解的影响。尽管技术网络规划非常重要,但确保重点技术行动继续明确地与指挥官的作战效果要求和国家战略目标挂钩仍然至关重要。本文试图捕捉美国联合军事理论的亮点,并结合商业领域的最佳实践,概述国防部新网络任务部队可以采用的流程。
自 2014 年以来,乌克兰一直是俄罗斯网络攻击的永久目标。根据 Politico 的一份报告,乌克兰每月都会发生数千起袭击,这使乌克兰成为“那些希望测试新网络武器、战术和工具的人的完美沙箱”。自 2022 年 2 月 24 日以来,攻击规模有限,预计的但未成功的针对电网的攻击仅在战争的第二个月发生。专家们对这种“明显缺失”网络攻击的原因进行了推测。解释范围从对乌克兰信息技术 (IT) 网络的高水平保护到俄罗斯军队对乌克兰 IT 基础设施的依赖。虽然一些专家指出俄罗斯的攻击性网络能力可能被夸大了,但另一些人则认为俄罗斯可能只是在等待另一个发动大规模攻击的机会。大规模的网络攻击有可能迅速蔓延到其他国家。2022 年 3 月 21 日,美国总统乔·拜登敦促美国商界领袖加强网络防御能力,强调俄罗斯使用其全方位的网络能力对乌克兰国内外构成风险。欧盟已采取多项措施支持乌克兰的网络弹性,并正在努力提高自身的网络弹性。
温度参数在训练和/或推理大型基本模型(LFM)(例如大语言模型(LLMS)和剪辑模型)中起着重要作用。,它调整了LLMS中的软马克斯函数的逻辑,这对于接下来的令牌生成至关重要,并且可以扩展训练夹模型的对比损失中的相似性。一个重要的问题仍然存在:“学习一个新网络以预测任何输入数据以增强LFM的个性化温度是否可行?”在本文中,我们提出了一个原则上的框架,用于学习一个小型但可推广的预测网络(TEMPNET),以改善LFM。我们的解决方案由一个新颖的学习框架组成,其强大的损失受到约束的分布强劲优化(DRO)和具有理论灵感的正确设计的fempnet。tempnet可以通过大型基础模型从头开始训练,也可以单独学到了审议的基础模型。它不仅用于预测个性化温度以促进LFM的训练,而且可以推广到新任务。我们在LLM和夹子模型上进行的实验表明,Tempnet极大地改善了现有解决方案或模型的性能,例如表1。可以在https://github.com/zhqiu/tempnet上找到重现本文实验结果的代码。
摘要 —6G 技术的出现为物联网 (IoT) 的空前进步铺平了道路,开创了超连接和无处不在的通信时代。然而,随着 6G 物联网生态系统中互联设备的激增,恶意入侵和新网络威胁的风险变得更加突出。此外,人工智能融入 6G 网络带来了额外的安全问题,例如对抗性攻击人工智能模型的风险以及人工智能可能被滥用于网络威胁。因此,在 6G 环境中,保护广泛而多样的连接设备是一个巨大的挑战,需要重新考虑以前的安全传统方法。本文旨在通过提出一种依赖于人工智能和区块链技术的新型协作入侵检测系统 (CIDS) 来应对这些挑战。所提出的 CIDS 的协作性质促进了一种集体防御方法,其中物联网网络中的节点主动共享威胁情报,从而实现快速响应和缓解。通过全面的模拟和概念验证实验评估了所提系统的有效性。结果表明,该系统能够有效检测和缓解伪造和零日攻击,从而加强 6G 物联网环境的安全基础设施。索引术语 —AI、区块链、6G 网络、安全、协作入侵检测、零日攻击、安全
功能障碍。在医疗保健领域,问题之一是 - diac骨骨功能障碍是心力衰竭的诊断标准之一,保留了射血分数。肌肉功能的侵入性血液动力学评估很少见,超声心动图更常用于确定舒张功能的程度。由于合并症,此过程不够准确[1]。我们的研究使用机器学习算法 - 不仅基于超声心动图,而且还基于其他临床数据来预测两年内舒张功能障碍。任务是使用不同的方法找到良好的预测变量,以使用多种机器学习技术找到最佳模型。我们研究了其他作品,以确定即使预测患者舒张功能的当前状态,也使用了常见特征。我们选择了逻辑回归,随机森林,额外的树木和新网络来训练和测试我们的预测模型。为了克服神经网络模型的可能过度拟合,我们根据实际的训练集开发了一个巨大的预训练集,但增加了常态分布的噪声。我们还使用不同的激活函数来再现非线性行为。这项研究对于乌兹别克斯坦来说是必要的,因为它不仅涉及Covid-19的对抗结果,还涉及独特的人口统计隐藏特征,例如饮食,碘缺乏症,环境等。我们选择了众所周知的机器学习算法,这些算法也包括在其他类似的医学研究中。
本文研究了两个历史上建立信任措施 (CBM) 的例子,以便就网络空间建立信任措施的制定提出建议。第一项研究着眼于旨在防止印度-巴基斯坦边境等有争议领土冲突升级的建立信任措施。第二项研究着眼于第一次世界大战后化学武器禁令的制定以及为阻止化学武器扩散而建立的报告和监测程序。这两个案例都为基于网络的建立信任措施提供了经验教训:人们可以借鉴领土建立信任措施来建立安全环境,也可以借鉴基于武器的建立信任措施来塑造新网络技术的发展并防止其扩散。正如本分析所示,为减少网络冲突而制定建立信任措施具有挑战性。由于网络战领域的技术发展迅速且不可预测,因此很难预测未来会出现什么样的问题,或者什么样的措施最终可能在遏制冲突方面发挥最大作用。然而,目前网络战领域显然还缺少某些要素,需要在继续前进之前加以创造和解决。首先,美国政府需要在开启关于网络战和网络武器伦理问题的对话方面发挥主导作用。这样的对话需要包括从业者、伦理学家、学者以及军事人员。特别是从业者需要被鼓励去思考他们自己的宗旨,或者成为网络武器的意义。
Mastercard 是一家全球支付行业的科技公司。我们通过支持电子支付(而非现金和支票)并使这些支付交易安全、简单、智能且易于访问,连接全球消费者、金融机构、商家、政府、数字合作伙伴、企业和其他组织。通过使用我们的知名和值得信赖的品牌系列(包括 Mastercard®、Maestro® 和 Cirrus®),我们提供广泛的支付解决方案和服务,使支付更轻松、更高效。我们运营一个多轨支付网络,为消费者、商家和我们的客户提供选择和灵活性。通过我们独特且专有的核心全球支付网络,我们切换(授权、清算和结算)支付交易。我们拥有其他支付功能,包括自动清算所(“ACH”)交易(批量和实时基于账户的支付)。利用这些功能,我们提供集成的支付产品和服务并捕获新的支付流。我们的增值服务包括网络和情报解决方案,使各方能够轻松、自信地进行交易,以及其他提供专有见解的服务,这些服务利用了我们对安全消费者和商家数据的原则性使用。我们对新网络的投资,例如开放银行解决方案和数字身份功能,支持并加强了我们的支付和服务解决方案。我们的特许经营模式为我们的核心全球支付网络设定了标准和基本规则,平衡了所有利益相关者的价值和风险,并允许他们之间的互操作性。我们的支付解决方案旨在确保全球支付生态系统的安全。