摘要 保护关键基础设施资产是一项重要但极其困难且昂贵的任务。从历史上看,诱饵已被非常有效地用于分散攻击者的注意力,在某些情况下,还可以说服攻击者透露他们的攻击策略。一些研究人员已经提出使用蜜罐来保护可编程逻辑控制器,特别是关键基础设施中使用的控制器。然而,大多数这些蜜罐都是等待潜在攻击者的静态系统。为了有效,蜜罐诱饵需要尽可能逼真。本章介绍了一个概念验证蜜罐网络流量生成器,它模仿了正在运行的真实控制系统。使用西门子 APOGEE 楼宇自动化系统对单子网和双子网实例进行的实验表明,所提出的流量生成器支持诱饵楼宇自动化网络中的蜜罐集成、流量匹配和路由。
摘要 保护关键基础设施资产是一项重要但极其困难且昂贵的任务。从历史上看,诱饵已被非常有效地用于分散攻击者的注意力,在某些情况下,还可以说服攻击者透露他们的攻击策略。一些研究人员提出使用蜜罐来保护可编程逻辑控制器,特别是关键基础设施中使用的控制器。但是,大多数这些蜜罐都是等待潜在攻击者的静态系统。为了有效,蜜罐诱饵需要尽可能逼真。本章介绍了一个概念验证蜜罐网络流量生成器,它模拟了正在运行的真实控制系统。使用西门子 APOGEE 楼宇自动化系统对单子网和双子网实例进行的实验表明,所提出的流量生成器支持诱饵楼宇自动化网络中的蜜罐集成、流量匹配和路由。
将任何个人标识符或敏感信息输入生成AI帐户。AI使用基于用户提供的数据和在线资源构建的渐进学习算法来生成响应。因此,输入的任何数据都可以集成到AI系统中并由其他人访问。鉴于UJS处理的数据的敏感性,至关重要的是避免输入任何个人身份信息,例如姓名,社会保险号,出生日期和地址中的AI系统。如果不适合公众观看,则不应将其输入AI系统。
图1显示了在玉米田中车辆相机收集的现实世界图像的原始验证数据集上,作物 - 监测工具[1]使用的RESNET-18网络的错误分布。左右图分别用于标题和距离感知误差。直方图显示实际误差频率,而线路显示拟合的正态分布。分布与直方图非常匹配,表明神经网络的误差是正态分布的。图2从视觉上比较了神经网络输出分配与凉亭内捕获的图像预测的分布。红色虚线椭圆和蓝色实心椭圆显示了神经网络输出分布的3σ置信边界和感知模型预测的分布。这两个分布彼此紧密匹配,尤其是当车辆在中心附近并直接指向前方时。
使用生成式人工智能为自主系统生成行动计划。联系人 Damien Pellier (Damien.Pellier@imag.fr) LIG-Marvin Humbert Fiorino (Humbert.Fiorino@imag.fr) LIG-Marvin,关键词 自动规划,生成式人工智能 上下文 自动规划 [1] 是人工智能的一个领域,其目的是设计决策算法用于自主系统,即机器人、无人机、机器人等代理。由于这些系统无需人工监督即可“自主”运行,因此它们必须始终制定行动计划以实现分配给它们的目标。众所周知,自主规划是 NP 难问题,而领域特定语言 (DSL)(如 PDDL(规划领域描述语言)[2])被设计用于将代理任务(行动、目标和世界状态等)建模/指定为规划问题。计划生成基于许多经典的 AI 技术,例如树搜索和启发式搜索、SAT 或 CSP 问题求解等(有关更多详细信息,请参阅 PDDL4J [3] 和 [1])。同时,生成人工智能(也称为生成 AI 或 GenAI [4])是能够使用生成模型生成文本、图像或其他媒体的人工智能 [5][6][7]。生成 AI 模型学习其输入训练数据的模式和结构,然后生成具有相似特征的新数据。在 2020 年代初期,基于 Transformer 的深度神经网络的进步使许多生成 AI 系统成为可能,这些系统以接受自然语言提示作为输入而闻名。其中包括大型语言模型聊天机器人(如 ChatGPT、Bing Chat、Bard 和 LLaMA)以及文本到图像的人工智能艺术系统(如 Stable Diffusion、Midjourney 和 DALL-E)。
在开始填写申请表之前,建议考生先阅读所申请大学网站上的招生简章,并清楚了解大学提供的课程、可用席位、年龄资格、通过/参加资格考试、资格考试最低分数、放宽条件、预留、录取程序等,然后再申请 CUET (UG) - 2024,因为每所大学对指定课程的录取都有自己特定的要求。NTA 不会接受考生通过邮寄/传真/WhatsApp/电子邮件/亲自提交的更正。 下载信息公告和申请表副本。仔细阅读以确保您符合资格 按照以下步骤在线申请: 步骤 1:注册表:注册在线申请表并记下系统生成的申请编号。考生应在填写在线申请表时提供所需的详细信息,还需要创建密码、选择安全问题并输入他/她的答案。成功提交个人信息后,将生成一个申请号,该号码将用于完成申请表的剩余步骤,也用于所有未来的参考/通信。对于后续登录,考生将能够使用系统生成的相应申请号和创建的密码直接登录。步骤 2:申请表:考生可以使用系统生成的申请号和预先创建的密码登录,以完成申请表,包括填写个人信息、提供教育资格、大学/课程选择、试卷详细信息、选择考试城市以及上传图像和文件(如果有)
Essity 联系人将通过供应商的 SAP Ariba Network 帐户发送系统生成的重新认证邀请。供应商的指定人员将收到两封电子邮件邀请,要求填写旧版资格调查问卷和认证管理调查问卷。
与BD Rhapsody TM HT Xpress系统一起,我们的测定组合有助于您在生物学发现中实现新的高度。如果您有兴趣使用系统生成数据,请联系asif.qaseem@bd.com来计划您的实验。
如果是,研究与创新办公室邀请您在软件开发的研究金融部门申请学徒制。我们的部门为UNL研究与创新办公室提供软件开发服务。我们提供从创建在线表单到设计数据库和数据可视化的完整堆栈服务。责任软件开发学徒将通过检查系统生成的内容与系统生成的报告相匹配,以帮助对现有自动化进行监督。其他职责包括开发新的(前端)软件,包括在线表格和DocuSign模板,并协助开发和测试包括生成AI在内的新自动化系统。资格竞争申请人将完成大二课程或更高的课程,并且可以在整个学年(星期一至周五上午8点至下午5点)中每周15至20个小时在面对面的人工作。夏季时间可能可用。需要两年的承诺。竞争申请人将有: