XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System误报率
ADABTS /自动检测异常行为和...
发电厂等民用设施通常位于广阔而偏远的地区。未来，小型分布式设施的数量将会增加，这是欧洲新环境政策的直接结果，旨在提高社会对气候变化的适应力。然而，对分散资产的保护将很难实现，需要那些管理者负担得起的便携式安全系统。BASYLIS 项目旨在通过开发一种低成本的智能传感平台来解决这些问题，该平台可以自动有效地检测复杂环境中的一系列安全威胁。广泛区域早期威胁检测的主要障碍有两种类型：功能性（例如误报率）和道德性（例如隐私）。这两个问题都加剧了
SPIE 会议纪要 - EU-SENSE
EU-SENSE 联盟负责开发一个由固定和可穿戴传感器组成的系统网络，通过实施异构传感器节点（包含不同类型传感器的节点），能够检测大量化学药剂。EU-SENSE 创建了一个统一的数据模型，以保证处理异构数据的网络组件的互操作性。新颖的数据融合算法允许关联和组合来自传感器的数据、环境的机器学习和污染建模，从而显着降低误报率。为了支持在最终用户机构内顺利实施系统、更好地决策和准备紧急情况，EU-SENSE 包括传感器系统的培训模式，以便有效地熟悉设备、实践和应急计划。
用于防御高级威胁的人工智能平台 DroneShield (ASX:DRO) 2023 年 4 月
• RFAI TM（射频频谱引擎）、DroneOptID TM（光学 AI 引擎）、SFAI TM（传感器融合 AI 引擎）• 这些引擎在 ISR 和电子战领域实时、在边缘检测和识别无人机和其他潜在威胁• 其结果是检测响应速度大幅提高、误报率降低，并且 DRO 系统检测、分类和跟踪新威胁的速度显著提高• 客户在购买系统时通过注册 SaaS 模式定期收到软件更新• 除雷达和摄像头外的所有硬件均完全内部设计和开发，不依赖第三方 IP• 履行 380 万美元的合同，为澳大利亚国防部提供电子战（“EW”）能力，以检测“前所未见的威胁”
第 9 章：计算应用 9.4：布隆过滤器
2. 让我们分析一下时间改进。假设一个普通的 Chrome 用户一年内尝试访问 102,000 个 URL，其中只有 2,000 个是真正恶意的。假设 Chrome 调用数据库 (Set) 需要半秒钟，而 Chrome 检查布隆过滤器中的包含性仅需 1 毫秒。假设布隆过滤器的误报率为 3%；也就是说，如果某个网站不是恶意的，布隆过滤器会以 0.03 的概率将其错误地报告为恶意。如果我们只使用数据库，需要花费多少时间（以秒为单位）？如果我们使用前面描述的布隆过滤器 + 数据库组合，检查所有 102,000 个字符串的预期时间（以秒为单位）是多少？
失神性癫痫遗传大鼠模型中的癫痫发作预测：通过多部位皮质-丘脑记录结合机器学习提高性能
癫痫发作预测是癫痫学的一大挑战。然而，人们致力于预测局灶性癫痫发作，而将全身性癫痫发作视为随机事件。在失神性癫痫大鼠的皮质丘脑系统八个位置采集包含数百个全身尖峰和波放电 (SWD) 的长持续时间局部场电位 (LFP) 记录，通过基于小波的算法在所有可能的两个或三个记录位置组合中进行迭代分析，计算小波能量信号同步性增加的乘积。比较了各种组合之间的预测灵敏度和误报率，并将真阳性和假阳性预测的小波谱输入随机森林机器学习算法以进一步区分它们。对皮层内和皮层丘脑 LFP 轨迹进行小波分析表明，与丘脑内组合相比，其误报数量明显较少，而基于体感皮层 IV、V 和 VI 层记录的预测在预测灵敏度方面明显超过所有其他组合。在对九只来自斯特拉斯堡的遗传性失神癫痫大鼠 (GAERS) 的 24 小时样本外记录中，包含 SWD 发生率的昼夜波动，通过训练后的随机森林对真阳性和假阳性进行分类，进一步将误报率降低了 71%，尽管在误报和预测灵敏度之间有所权衡，这反映在相对较低的 F1 分数值上。结果支持失神癫痫的皮层焦点理论，并得出 SWD 在一定程度上是可预测的结论。后者为闭环 SWD 预测预防系统的开发铺平了道路。概述了可能转化为人类数据的建议。
机场和航线主要监视 3D 雷达
• 多普勒频域中的 MTD/MTI 处理技术用于消除杂波 • 特殊技术用于避免由异常传播等引起的多时间信号造成的有害影响 • 集成跟踪扫描过程和卡尔曼滤波器，用于飞机跟踪、降低误报率和抑制由地面车辆等低速物体引起的检测 • 气象处理器根据 ICAO 标准提供 6 个强度映射级别 • 提供具有不同仪器覆盖范围/旋转率的全套可用配置，以满足特定客户要求 • 基于商用（COTS）最新一代多处理器板的完全高级软件可编程信号和数据处理器 • 基于 GPS 时间参考的目标报告时间戳
保障未来出行安全：网络安全问题...
鉴于电动汽车 (EV) 市场的不断扩大，开发一个兼顾消费者便利性和安全性的生态系统势在必行。电动汽车充电站管理系统 (EVCSMS) 提供的大量数据由物联网 (IoT) 生态系统提供支持。入侵检测系统 (IDS) 跟踪网络流量以发现 IT 和 IoT 环境中潜在的危险数据交换，其有效性和准确性正在不断提高。由于机器学习和深度学习技术加速了 IDS 的发展，入侵检测正成为学术界的一个主要课题。本文提出的研究目标是使用基于机器学习的入侵检测系统来保护电动汽车充电站 (EVCS) 的生态系统，该系统具有低误报率和高准确率。
通过机器学习增强网络安全 -
摘要： - 本研究论文探讨了机器学习技术在提高入侵检测系统（IDS）的效率和准确性方面的应用，以增强网络安全性。传统ID经常与网络威胁的不断发展的性质挣扎，从而导致较高的误报率和延迟的响应。所提出的方法利用机器学习算法（包括深度学习模型）来分析网络流量模式并确定指示潜在网络攻击的异常行为。该研究评估了现实情况下各种机器学习算法的性能，并将其与传统的基于规则的ID进行了比较。目标是开发一种更适应性和强大的入侵检测系统，能够准确检测和缓解已知和新颖的网络威胁。
使用规范化互信息特征选择和并行量子遗传算法进行入侵检测
针对入侵检测系统（IDS）检测速度慢、自适应性差、检测准确率不高等问题，提出一种基于自适应并行量子遗传算法的正则化互信息特征选择与多算子协同进化的检测算法（NMIFS MOP-AQGA）。为了对高维特征数据进行有效约简，采用NMIFS方法选择最佳特征组合，将最佳特征送入MOP-AQGA分类器进行学习训练，得到入侵检测器，将数据输入检测算法，最终产生准确的检测结果。在真实异常数据上的实验结果表明，NMIFS MOP-AQGA方法比现有检测方法具有更高的检测准确率、更低的误报率和更强的自适应性能，尤其对于小样本集更为有效。
