已经通过无线网络中的路线发现方法探索了各种研究。Perkins和Royer(1999)开发了AODV,这是一种反应性协议,可降低开销的路由,但经历了高潜伏期。Johnson等人。 (2001)提出了DSR,允许源路由,但面临可扩展性问题。 Clausen和Jacquet(2003)引入了优化的链路状态路由(OLSR)协议,该协议保持了主动的路线,但能源消耗增加。 Zhang等人提出的基于增强学习的路由。 (2020)增强了适应性,但需要更高的计算。 Sharma等。 (2022)合并聚类以优化路由,减少控制开销,但缺乏实时适应性。 Viji Gripsy等。 (2023)集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化(DRBRO)是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供,优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Johnson等人。(2001)提出了DSR,允许源路由,但面临可扩展性问题。Clausen和Jacquet(2003)引入了优化的链路状态路由(OLSR)协议,该协议保持了主动的路线,但能源消耗增加。Zhang等人提出的基于增强学习的路由。 (2020)增强了适应性,但需要更高的计算。 Sharma等。 (2022)合并聚类以优化路由,减少控制开销,但缺乏实时适应性。 Viji Gripsy等。 (2023)集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化(DRBRO)是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供,优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Zhang等人提出的基于增强学习的路由。(2020)增强了适应性,但需要更高的计算。Sharma等。(2022)合并聚类以优化路由,减少控制开销,但缺乏实时适应性。Viji Gripsy等。 (2023)集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化(DRBRO)是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供,优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Viji Gripsy等。(2023)集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。提出的基于动态增强的路线优化(DRBRO)是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供,优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。
1. 全球风险正在加剧:董事会应该了解这些,全国公司董事协会 (NACD),2024 年 2 月 1 日 2. 每天发生多少次网络攻击?,Explodingtopics.com,2024 年 9 月 30 日 3. 2023 年度数据泄露报告显示泄露数量创下了历史新高,idtheftcenter.org,2024 年 1 月 25 日 本文讨论的第三方服务提供商虽然不是哈特福德的附属公司,但已获得哈特福德的预先批准,可以提供网络相关服务。您无需使用他们的服务。是否与任何此类供应商共享信息完全由您自行决定。对任何供应商的引用仅是为了您的方便而提供,并不旨在替代您自己进行的尽职调查和选择适合公司需求的供应商。供应商是收取自己费用的独立承包商。任何供应商提供的折扣价格均不属于哈特福德酒店,也不属于任何保险单保费。任何此类供应商折扣如有更改,恕不另行通知,且哈特福德酒店不保证此类折扣。哈特福德酒店不保证供应商或其网站的性能或服务。哈特福德酒店不承担控制、纠正或法律合规性的责任,也不负责您的网络安全措施或其他业务实践和运营。向供应商发出任何索赔、行为、事实或情况的通知并不构成向哈特福德酒店发出的通知。经批准的供应商截至 2025 年 1 月有效,我们可能随时自行决定更改,恕不另行通知。
$ PING 89.0.0.255 PING 89.0.0.255 (89.0.0.255): 56 个数据字节 64 字节来自 89.0.0.93: icmp_seq=0 时间=50 毫秒 64 字节来自 89.0.0.66: icmp_seq=0 时间=50 毫秒 64 字节来自 89.0.0.112: icmp_seq=0 时间=60 毫秒 64 字节来自 89.0.0.111: icmp_seq=0 时间=60 毫秒 64 字节来自 89.0.0.87: icmp_seq=0 时间=60 毫秒 64 字节来自 89.0.0.70: icmp_seq=0 时间=70 毫秒 64 字节来自 89.0.0.94: icmp_seq=0 时间=70 毫秒 64 字节来自 89.0.0.114: icmp_seq=0 时间=70 毫秒 64 字节来自 89.0.0.77: icmp_seq=0 时间=80 毫秒 64 字节来自 89.0.0.90: icmp_seq=0 时间=80 毫秒 64 字节来自 89.0.0.3: icmp_seq=0 时间=80 毫秒 64 字节来自 89.0.0.1: icmp_seq=0 时间=100 毫秒 64 字节来自 89.0.0.78: icmp_seq=0 时间=100 毫秒 64 字节来自 89.0.0.71: icmp_seq=0 时间=110 毫秒 64 字节来自 89.0.0.67: icmp_seq=0 时间=110 毫秒 64 字节来自 89.0.0.93: icmp_seq=1 时间=10 毫秒 64 字节来自 89.0.0.114: icmp_seq=1 时间=10 毫秒 64 字节来自 89.0.0.90: icmp_seq=1 时间=20 毫秒 64 字节来自 89.0.0.1: icmp_seq=1 时间=30 毫秒 64 字节来自 89.0.0.94: icmp_seq=1 时间=30 毫秒 64 字节来自 89.0.0.112: icmp_seq=1 时间=30 毫秒 64 字节来自 89.0.0.3: icmp_seq=1 时间=40 毫秒 64 字节来自 89.0.0.78: icmp_seq=1 时间=40 毫秒 64 字节来自 89.0.0.111: icmp_seq=1 时间=40 毫秒 64 字节来自 89.0.0.87: icmp_seq=1 时间=50 毫秒 64 字节来自 89.0.0.67: icmp_seq=1 时间=50 毫秒 64 字节来自 89.0.0.70: icmp_seq=1 时间=50 毫秒 64 字节来自 89.0.0.66: icmp_seq=1 时间=60 毫秒 64 字节来自 89.0.0.77: icmp_seq=1 时间=60 毫秒 64 字节来自 89.0.0.71: icmp_seq=1 时间=60 毫秒
车辆临时网络(VANET)代表了无线传感器网络(WSN)的改进,其移动感官节点位于车辆内。车辆Adhoc网络在智能城市的应用中处于关键位置,因为车间通信被认为是维持城市技术效率必不可少的。尽管Vanet提供了好处,但它在智能城市应用程序的背景下遇到了许多挑战和缺点。这样的挑战与Vanet的安全和隐私原则有关。隐私和安全性作为与Vanet相关的主要问题,促使多个研究人员在过去十年中提出安全解决方案。目前的研究工作着重于提高服务质量(QoS)的提高数据通信的安全性水平。通过使用区块链技术以及将椭圆曲线加密功能与安全的哈希功能集成以保护从节点到移动控制单元(MCU)的数据通信来实现此安全性增强。此外,提出的研究工作通过采用神经模糊逻辑来识别从源节点到移动控制单元(MCU)的最佳路径,为移动节点和控制单元之间的数据提供了有效的路由机制。将提出的工作与现有的密码方法以及最新的路由路径优化算法,即粒子群优化(PSO),遗传算法(GA),模因算法(MA)(MA)和Honey Bee优化(HBO),以及在计算时间内交付,以确定其优势,即通过PARTIT和分组,并在计算时间内建立优势。
人工智能驱动的威胁情报正在通过增强实时威胁检测、分析和响应能力来改变网络安全。本文回顾了支持威胁情报的最先进的人工智能框架、机器学习模型和工具,对该领域的当前研究进行了调查,并确定了实时网络安全的挑战和未来方向。监督学习、无监督学习、强化学习和自然语言处理 (NLP) 等技术有助于提高威胁检测的稳健性,而不断发展的框架和道德规范则指导着人工智能在安全运营中的实施。通过应对日益复杂的网络威胁,人工智能驱动的方法旨在创建一种主动、动态的网络安全态势,以跟上不断发展的网络对手。
摘要 - 车辆临时网络(VANETS)的快速发展已迎来了智能运输系统(ITS)的变革时代,可显着增强道路安全性和车辆通信。然而,货物的复杂性和动态性质提出了巨大的挑战,尤其是在车辆到基础设施(V2I)通信中。路边单元(RSUS)(RSUS),不可或缺的货物组成部分,越来越容易受到网络攻击的影响,例如干扰和分布式拒绝服务(DDOS)攻击。这些脆弱性可能会对道路安全构成严重风险,可能导致交通拥堵和车辆故障。现有方法在检测动态攻击和整合数字双技术和人工智能(AI)模型方面面临困难,以增强Vanet网络安全。我们的研究提出了一个新颖的框架,将数字双技术与AI结合起来,以增强VANETS中RSU的安全性并解决此差距。此框架可以实时监视和有效的威胁检测,同时还提高了计算效率并减少了数据传输延迟,以提高能效和硬件耐用性。我们的框架在资源管理和攻击检测中的现有解决方案的表现优于现有解决方案。它减少了RSU负载和数据传输延迟,同时在资源消耗和高攻击检测效果之间达到最佳平衡。这凸显了我们致力于确保智能城市保护和可持续的车辆通信系统的承诺。
摘要 — 我们考虑一个依赖于在欺骗者存在的情况下运行的飞机的航空自组织网络。如果合法飞机发送信号并且没有欺骗攻击,则地面基站接收到的聚合信号被视为“干净”或“正常”。相反,面对欺骗信号,接收信号被视为“虚假”或“异常”。自动编码器 (AE) 经过训练以从训练数据集中学习特征/特性,该训练数据集仅包含与没有欺骗攻击相关的正常样本。AE 将原始样本作为其输入样本并在其输出中重建它们。基于训练后的 AE,我们定义了欺骗发现算法的检测阈值。更具体地说,将 AE 的输出与其输入进行对比,将为我们提供曲线峰值方面的几何波形相似性/不相似性的度量。为了量化未知测试样本与给定训练样本(包括正常样本)之间的相似性,我们首先提出一种所谓的基于偏差的算法。此外,我们估计每架合法飞机的到达角(AoA),并提出一种所谓的基于 AoA 的算法。然后,基于这两种算法的复杂融合,我们形成了最终的检测算法,用于在严格的测试条件下区分虚假异常样本和正常样本。总之,我们的数值结果表明,只要仔细选择检测阈值,AE 就可以改善正确的欺骗检测率和误报率之间的权衡。
ii. 公司 公司在保护自身基础设施和员工数据方面发挥着重要作用。中小企业(SME,员工人数少于 250 人)在这方面占有重要地位,因为它们占比利时公司的 99% 以上。这组利益相关者包括教育机构和安全产品供应商。防火墙、病毒扫描、加密或其他软件和硬件产品等安全产品使 IT 系统更加安全,并降低了发生事故的可能性。投资这些安全产品、支持其供应商并方便 IT 系统用户使用这些产品非常重要。制定基本的网络安全认证,使公司能够证明其正在充分关注最常见的网络威胁,这是这种方法的一个重要方面,也可以作为竞争优势。2019 年,欧盟也推出了一个类似的网络安全认证框架。
智能电网部署和大规模分布式能源 (DER) 集成非常复杂,因为需要将来自不同代技术的不同设备和软件应用程序互连。 智能电网集成面临着诸多挑战,需要将数据从一个系统转换到另一个系统,并转换为满足运营和业务要求的形式。 工程师尝试将 IT 和 OT 系统整合到智能电网部署中时,它们会面临困难。 无法存储和筛选来自公用事业应用程序(如 SCADA、AMI 和 OMS)的大量原始运营数据,这使得发现有用且可操作的情报变得困难。本白皮书讨论了这些挑战,并提供了可使复杂架构进行通信以管理、路由和交换实时数据的解决方案:
2.4移动临时网络的优势和缺点,它独立于中央网络管理。具有自我配置的能力,节点也是路由器。它具有通过连续RE配置进行自我修复的能力。具有可扩展性的能力,可以容纳更多节点。这是灵活的,这类似于能够从许多不同位置访问Internet。如果计算机与Internet连接并因电源故障而被关闭,因此所有是临时网络一部分的PC失去了Internet连接。至少一台PC应该具有有线的Internet连接,以向所有其他无线PC提供Internet。