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基于Arduino的车辆事故检测和警报... -IJRPR
1。Shrivastava，S。和Sharma，R。（2019）。使用Arduino实时车辆事故检测和警报系统。ijaret。2。Rathore，V。和Mehta，K。（2020）。 GSM和基于GPS的事故警报系统使用Arduino。 int。 J. 电子工程。 res。 3。 Kumar，N。和Singh，P。（2021）。 使用GPS和GSM的IOT启用事故检测系统。 ijirset 4。 Bhardwaj，R。和Chauhan，A。 （2018）。 车辆基于传感器的事故检测系统。 J. Comp。 应用。 5。 Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.Rathore，V。和Mehta，K。（2020）。GSM和基于GPS的事故警报系统使用Arduino。 int。 J. 电子工程。 res。 3。 Kumar，N。和Singh，P。（2021）。 使用GPS和GSM的IOT启用事故检测系统。 ijirset 4。 Bhardwaj，R。和Chauhan，A。 （2018）。 车辆基于传感器的事故检测系统。 J. Comp。 应用。 5。 Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.GSM和基于GPS的事故警报系统使用Arduino。int。J.电子工程。res。3。Kumar，N。和Singh，P。（2021）。使用GPS和GSM的IOT启用事故检测系统。 ijirset 4。 Bhardwaj，R。和Chauhan，A。 （2018）。 车辆基于传感器的事故检测系统。 J. Comp。 应用。 5。 Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.使用GPS和GSM的IOT启用事故检测系统。ijirset 4。Bhardwaj，R。和Chauhan，A。（2018）。车辆基于传感器的事故检测系统。J. Comp。 应用。 5。 Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.J. Comp。应用。5。Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.Gupta，A。和Patel，N。（2019）。使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。ijesa。6。Singh，M。和Verma，D。（2022）。使用AI和Arduino进行高级事故检测。J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.J. AI Res。安全技术。7。Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。int。J.安全工程。8。Desai，T。和Pillai，R。（2021）。基于Arduino的自动事故检测系统。conf。电气工程中的创新。9。Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。ijacsa。10。Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。物联网和AI在事故检测中。智能移动技术。J.
对在入侵检测系统中可解释的人工智能整合的系统综述，以增强网络安全的透明度和可解释性
复杂的网络威胁的兴起刺激了入侵检测系统（IDS）的进步，这对于实时识别和减轻安全漏洞至关重要。传统ID通常依赖于复杂的机器学习算法，尽管其精确度很高，这些算法仍缺乏透明度，从而产生了“黑匣子”效应，从而阻碍了分析师对他们决策过程的理解。可解释的人工智能（XAI）通过提供可解释性和透明度，提供了一个有希望的解决方案，使安全专业人员能够更好地理解IDS模型。本文对XAI在ID中的集成进行了系统的综述，重点是提高网络安全的透明度和可解释性。通过对最近的研究的全面分析，本综述确定了常用的XAI技术，评估了它们在IDS框架中的有效性，并检查了它们的收益和局限性。的发现表明，基于规则和基于树的XAI模型是其可解释性的首选，尽管具有检测准确性的权衡仍然具有挑战性。此外，该评论突出了标准化和可扩展性中的关键差距，强调了对混合模型和实时解释性的需求。本文以未来研究方向的建议结束，提出了针对ID，标准化评估指标以及优先级安全和透明度的道德框架量身定制的XAI技术的改进。本评论旨在告知研究人员和从业者当前的趋势和未来利用XAI提高ID的有效性，促进更透明，更弹性的网络安全景观方面的机会。
使用异构数据集的基于联邦机器学习的同步相量网络异常检测系统：预印本
摘要 — 同步相量技术广泛应用于现代能源管理系统，用于在微观层面监测电网健康状况并实时执行必要的纠正措施；然而，集成相量设备和数据聚合器面临着多种网络安全威胁。本文提出了一种基于联邦机器学习 (FML) 的异常检测系统，用于检测同步相量网络中的几种数据完整性攻击。所提出的方法集成了水平 FML 技术，由基于变电站的本地模型和基于控制中心的全局模型组成。所提出的方法包括使用包含网络和电网信息的异构数据集训练本地模型，并通过共享模型梯度通过多次迭代更新全局模型。最后，将训练好的全局模型应用于识别网络攻击、正常运行和物理事件。为了验证概念证明，我们使用密西西比州立大学和橡树岭国家实验室生成的合成数据集，利用国家可再生能源实验室的高性能计算资源来训练和测试分类模型。我们的实验结果通过多项性能指标计算得出，结果表明，所提出的方法在二分类、三分类和多分类过程中表现出一致的性能，同时确保了同步相量数据的隐私。关键词——联合机器学习、同步相量、异常检测系统、网络安全。
合格的研究指南的详细信息学校...
51652 S Venkatraman博士副教授2 5 9042987049 Venkatraman.s@vit.ac.ac.ac.in混合入侵检测系统和智能网络
oced区域清洁氢枢纽听力会话...
管道安全：需要谨慎和故意的步骤来安装足够的泄漏检测系统，这些泄漏检测系统即使以最小浓度为标志。氢的特性使其比每天使用的许多燃料更容易处理。氢是无毒的，并且由于它是如此轻的气体，因此迅速从地面上升。这最终降低了地面上的点火风险，与丙烷或汽油蒸气相比，引起次要火灾的可能性较小。运输部的管道和危险材料安全管理局（PHMSA）在美国几十年来一直调节氢管道，并在氢气的安全运输方面具有丰富的经验。
用于 EUV 光刻的光化图案掩模缺陷检测
随着极紫外 (EUV) 光刻技术进入大批量生产，半导体行业已将光刻波长匹配的光化图案化掩模检测 (APMI) 工具视为 EUV 掩模基础设施的主要空白。现在，已经开发出一种光化图案化掩模检测系统来填补这一空白。结合开发和商业化 13.5nm 波长光化空白检测 (ABI) 系统的经验以及数十年的深紫外 (DUV) 图案化掩模缺陷检测系统制造经验，我们推出了世界上第一个高灵敏度光化图案化掩模检测和审查系统 ACTIS A150（ACTinic 检测系统）。生产此 APMI 系统需要开发和实施新技术，包括高强度 EUV 源和高数值孔径 EUV 光学器件。APMI 系统具有高分辨率、低噪声成像，对缺陷具有极高的灵敏度。它已证明能够检测出印刷晶圆上估计光刻影响为 10% CD 偏差的掩模缺陷。
最先进的技术用于...
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