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令牌资产的互操作性 - 迈向金融行业的有担保和统一的未来
尽管区块链的繁荣使资产令牌化有望有望，但它也破坏了市场流动性。已经开发了许多区块链平台。不同的金融机构使用不同的平台来代币和管理资产。这些连锁店是孤立的，这使得交易或转移资产越过它们的挑战。有几种旨在使区块链可互操作的协议，但是，它们主要支持公共链，尤其是基于EVM（以太坊虚拟机）执行模型的公共链。此外，许多金融机构，尤其是银行业中的金融机构，只想在私人区块链或许可的公共连锁店中运营。由于其设计和实施的差异，将这些连锁店（尤其是公共连锁店）连接到私人连锁店或允许无许可的连锁店可能很艰巨。此外，许多机构更喜欢发展其区块链基础架构，而不是迁移到公共区块链。所有这些因素都阻止了数字资产交易跨机构扩展并达到临界质量。
Rubrik AI 驱动的网络恢复
如今，网络攻击对组织的数据构成了最严重的威胁。从网络攻击中恢复通常是一个多方面的过程，需要解决技术复杂性，例如确定攻击的程度、确定受影响的数据以及确保完全恢复。使用传统的备份和恢复工具，从网络攻击中恢复通常需要手动且耗时的过程来检索攻击发生前的干净数据。即使在恢复了攻击前的干净数据后，由于虚拟机操作系统中未检测到的后门或漏洞，仍然存在将恶意软件重新感染到生产系统的风险。此外，对组织的威胁以多种方式表现出来，每种方式都带来独特的挑战。组织必须准备好有效管理独特的攻击场景，以确保网络弹性。生成式人工智能成为应对这些挑战的理想解决方案，提供富有表现力和情境感知的指导，简化恢复过程。
使用机器学习搜索Atlas数据中的新物理现象
这项工作的目的是探索机器学习工具在分析与新物理学相关的数据中的潜力，特别是超出标准模型。在数据集分析中也给出了一些基本概念，因为它也构成了这项工作的重要组成部分。该项目遵循一种结构化方法，首先是对在虚拟环境中获得的超出标准模型过程的ATLAS开放数据分析Z'→TT进行检查。分析数据被转换为逗号分隔值（CSV）文件，以在Python笔记本中处理。一旦以这种格式进行数据，就会开发代码以重新创建虚拟机中观察到的相同图。要建立一个神经网络，重要的是要首先不明显哪些变量表现出很强的相关性。然后将CSV文件中的数据分为三个相等的组分开：一个用于培训，一个用于验证，另一个用于均等的测试。通过应用监督的机器学习技术，神经网络被开发，即E ff可以分辨地区分信号和背景。
在虚拟化云环境中利用侧向通道漏洞：
2,3,4学生，网络安全系，Paavai工程学院，Namakkal Abstract Cloud Computing对虚拟化的依赖引入了安全风险，尤其是侧道通道攻击，这些攻击利用共享资源来推断敏感数据。这些攻击利用CPU缓存，内存访问模式，时机变化和功耗来从共同定位的虚拟机（VMS）中提取机密信息。本文在虚拟化的云环境中分类了新兴的侧道渠道威胁，分析攻击向量，例如基于缓存的基于内存，基于内存，功率分析，时机和基于网络的侧向通道攻击。它还评估了现有的对策，包括基于硬件的隔离，软件防御和管理程序级别的安全性增强功能。此外，本文探讨了跨VM侧向通道攻击的现实案例研究，并提出了未来的缓解策略，例如AI驱动的异常检测，量子弹性加密和安全的硬件创新。解决这些漏洞对于确保数据机密性和对多租户云基础架构的信任至关重要。加强针对侧通道攻击的防御能力将在云计算的未来安全性中起关键作用。关键字：云安全性，侧渠道攻击，管理程序安全性，多租户云环境简介云计算通过提供可扩展，成本效益和需求计算资源来改变现代IT基础架构。各个行业的组织越来越依赖云服务来存储，处理和管理敏感数据。在云计算的核心上是虚拟化，它使多个虚拟机（VM）能够通过管理程序在共享的物理硬件上操作。虚拟化增强了资源利用率和运营效率，但它也引入了安全风险，尤其是侧通道攻击。侧通道攻击通过共享硬件资源而不是利用软件漏洞来利用间接信息泄漏。在多租户云环境中，攻击者可以通过分析缓存访问模式，内存交互，时机变化，功耗或网络流量来提取敏感数据。与通常需要直接访问目标系统的常规攻击不同，侧渠道攻击使对手可以从共同居民VM中推断机密信息，而不会违反传统的安全机制。日益增长的基础设施 - AS-A-Service（IAAS）和平台为AS-AS-Service（PAAS）模型增加了侧向通道攻击的风险，因为不同的租户经常共享相同的物理
简介 Qualcomm Technologies, Inc.（QTI）是一家全球性...
• 快速、小型自主飞行器是 SWAP-C 和性能挑战最大的市场之一。QTI 拥有一支专门的团队，负责开发空中和地面的基础功能，包括电网检查无人机等终端应用。此外，Snapdragon ® 拥有一系列无线电选项，从能够替代时间敏感数据线的耳塞大小的蓝牙收发器，到用于 AAA QTI 上的远程资产跟踪的 NB-IOT（窄带物联网），再到从 5Gbps 移动到 4G LTE 和 5G-NR 功能的蜂窝无线电。Snapdragon ® 还具有广泛的 GNSS 功能，可用于定位、计时和导航。• Snapdragon ® 支持多种操作系统。虽然 QTI 的手机产品以 Android 为主，但 IOT 使用 Ubuntu Linux，而汽车使用 QNX、Linux Automotive 和虚拟机管理程序。• 材料成本低，这使得飞行和开发 Snapdragon ® 变体都可以插入测试底盘，以进行经济的软件开发和测试。使用可用的开发平台使整个团队能够尽早开始并并行工作，跳过从模拟器的过渡，并实现大规模硬件在环自动化。
利用SDN中的网络切片来处理应用程序失败
摘要 - 不像传统网络，软件定义的Net Works（SDN）提供了对网络中所有设备的总体视图和集中控制。SDNS使网络管理员能够使用通用API在SDN控制器的基础上通过程序应用程序来实现网络策略。可以通过维护整个网络的统一控制来部署一个或多个控制器实例来管理数据流。预计控制器将对转发设备的查询迅速响应。假定控制器的快速响应是在执行复杂的机制的同时是不合理的。在本文中，作者提出了一种称为隔离器的独特，自适应，轻巧但有效的技术，以减轻内部攻击的效果以及在启用SDN的云中分布式应用程序的故障。在检测虚拟机的任何可疑活动时，提出的安全应用程序通过将接口删除到其各自的共享网络并通过以高度选择性模式运行的受限制网络来隔离。通过将数据流量进行深度数据包检查，限制网络搜索与已知蠕虫模式的匹配。该应用程序是针对OpenDaylight Controller编程的，结果显示出具有最小的延迟和计算成本的恶意活动方面有了显着改善。
无人机辅助导航中的资源感知...
摘要 — 本文研究了一种无人机 (UAV) 辅助移动边缘计算 (MEC) 系统，其中 UAV 为地面 MEC 系统提供补充计算资源。UAV 通过创建相应的虚拟机来处理从移动用户 (MU) 接收的计算任务。由于 MEC 系统中 UAV 的共享 I/O 资源有限，每个 MU 都会在决策时期内竞争安排本地和远程任务计算，旨在最大化预期的长期计算性能。MU 之间的非合作交互被建模为随机博弈，其中 MU 的决策取决于全局状态统计数据，并且所有 MU 的任务调度策略是耦合的。为了近似纳什均衡解，我们提出了一种基于长短期记忆和深度强化学习 (DRL) 技术的主动方案。建立 MEC 系统的数字孪生，以离线训练主动 DRL 方案。使用所提出的方案，每个 MU 仅使用自己的信息进行任务调度决策。数值实验表明，该方案在决策时期内每个 MU 的平均效用方面具有显着的性能提升。
数据删除工作簿 - 极致隐私
简介 第一部分：Linux 计算机 第二部分：macOS 计算机 第三部分：GrapheneOS 移动设备 第四部分：iOS 移动设备 第五部分：移动设备策略 第六部分：安全通信 第七部分：Web 浏览器 第八部分：密码和 2FA 第九部分：安全电子邮件、日历和联系人 第十部分：VoIP 电话号码 第十一部分：VPN 和 DNS 第十二部分：防火墙和 Wi-Fi 第十三部分：自托管数据 第十四部分：虚拟机 (VM) 第十五部分：别名 第十六部分：邮寄地址 第十七部分：私人支付 第十八部分：遗产规划 第十九部分：就业 第二十部分：私人住所 第二十一部分：私人住宅 第二十二部分：私家车 第二十三部分：隐私生活方式 第二十四部分：游牧生活方式 第二十五部分：数据请求 第二十六部分：数据冻结 第二十七部分：虚假信息部分第二十八节：灾难准备 第二十九节：死亡准备 第三十节：我的成功与失败 结论
hal-00163908，版本 1 - 2007 年 7 月 19 日
在尝试之前，企业应在第一次尝试之前对它们的流程进行全面了解，以便第一次就做对。为实现此目标，使用虚拟制造环境将提供一个基于计算机的环境来模拟单个制造流程和整个制造企业。虚拟制造系统能够及早优化成本、质量和时间驱动因素，实现集成的产品、流程和资源设计，并最终及早考虑可生产性和可承受性。本文的目的是从不同方面介绍虚拟制造 (VM) 的最新愿景。这一愿景是在欧洲网络 MANTYS 专题内进行调查的结果。由于 10 年来已有多个项目和研讨会涉及虚拟制造主题，我们将首先定义 VM 的目标和范围以及相关领域。我们还将介绍 VM 的预期技术优势。在第二部分中，我们将介绍 VM 的社会经济方面。本研究将考虑多种工具的市场渗透率及其成熟度，以及工业工具和学术研究在工作量和细节水平方面的差异。最后，将介绍虚拟机的预期经济效益，并将重点放在中小企业上。最后一部分将描述机床行业（“虚拟机床”的研究和开发）、汽车行业的趋势和可利用结果
了解基于云的机密计算中的信任关系
摘要 - 云计算的主要缺点是缺乏机密性和计算可验证性，因此无法使用公共商业云来处理敏感代码或数据。随着受信任的执行环境的可用性（TEE），有望在云中启用机密计算。现在，许多大型云服务提供商（CSP）支持可以远程证明的机密虚拟机（CVM）的部署，据说可以保证可验证的隔离和完整性，并删除潜在地妥协或从系统中受损的基础结构从该系统信任的计算基础中（TCB）（TCB）。在本文中，我们研究了这一主张，并研究了商业CSP提供的CVM基础架构，内容涉及TEE硬件和整个CVM软件堆栈的可证明性，以及有关CSP提供的软件的透明度。我们建立了证明级别的层次结构，以解释我们的发现和信任局限性。对于分析的服务，我们观察到，只有CVM所有者才能部分验证许多证明步骤。因此，在这些CSP的基础架构上运行CVM不允许通过独立验证的证明减少TCB，但要求对CSP的信任以部署安全软件并真实地报告证明数据。因此，没有提供完全保护基础设施威胁的完全保护。