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World File Search System防御的
欧洲天盾倡议及其对欧洲弹道导弹防御的影响
ISPK是基尔基督教阿尔布雷希特大学的独立研究所，并以其工作为德国的安全政策论述做出了贡献。 它提供了跨学科的，面向政策的研究和行为不稳定和非党派。 该研究所致力于大学研究和教学，有关政治，商业和媒体的建议，政治教育以及促进随后的学术增长。 主要主题在于冲突和战略研究，诸如之类的不对称问题 恐怖主义以及对安全政策相关发展的分析和评估，在德国和欧洲外国和安全政策，国际安全建筑，稳定状态和海上安全的领域。ISPK是基尔基督教阿尔布雷希特大学的独立研究所，并以其工作为德国的安全政策论述做出了贡献。它提供了跨学科的，面向政策的研究和行为不稳定和非党派。该研究所致力于大学研究和教学，有关政治，商业和媒体的建议，政治教育以及促进随后的学术增长。主要主题在于冲突和战略研究，诸如恐怖主义以及对安全政策相关发展的分析和评估，在德国和欧洲外国和安全政策，国际安全建筑，稳定状态和海上安全的领域。
近地天体危害和行星防御的国家准备战略和行动计划
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对大型语言模型中最近的后门攻击和防御的调查
大型语言模型（LLMS）弥合了人类语言理解与复杂问题解决问题之间的差距，在几个NLP任务上实现了最先进的性能，尤其是在几次射击和零照片的设置中。尽管LLMS具有明显的功效，但由于对计算资源的限制，用户必须使用开源语言模型或将整个培训过程外包给第三方平台。但是，研究表明，语言模型容易受到潜在的安全漏洞的影响，尤其是在后门攻击中。后门攻击旨在通过中毒训练样本或模型权重，将目标漏洞引入语言模型中，从而使攻击者能够通过恶意触发器来操纵模型响应。尽管对后门攻击的现有调查提供了全面的概述，但他们缺乏对专门针对LLM的后门攻击的深入检查。为了弥合这一差距并掌握该领域的最新趋势，本文通过专注于微调方法，介绍了对LLM的后门攻击的新观点。具体来说，我们将后门攻击系统地分类为三类：全参数微调，参数效率微调和没有微调1。基于大量审查的见解，我们还讨论了未来关于后门攻击的研究的关键问题，例如进一步探索不需要微调或开发更多秘密攻击算法的攻击算法。
用于高级威胁防御的人工智能驱动分布式欺骗平台
Acalvio ShadowPlex 自主欺骗解决方案可精确快速地早期检测高级威胁。ShadowPlex 基于 Acalvio 的专利 Deception 2.0 技术。基于独特的 DeceptionFarms ® 架构，ShadowPlex 可在企业级、本地和云工作负载中提供分布式欺骗。高级威胁已发展为离地生存、无文件、无恶意软件，变得更加隐蔽和持久，使其很难被发现。ShadowPlex 将突破性的欺骗技术与高级分析相结合，以检测、确认和调查此类高级威胁。
噬菌体流行的早期瞬时生态进化动力学对细菌防御的长期演变
au：PleaseconfirnheadinglevelsarerepressedCornectedCorceponcely：有机体已经进化了一系列的本构（始终是活跃）和可诱导的（由寄生虫）防御机制，但是我们对这些正交防御策略的探索是什么有限的了解。细菌及其噬菌体提供了一个可进行的研究系统：细菌可以通过噬菌体受体突变（表面突变，SM）突变获得组成抗性，或通过其CRISPR-CAS适应性免疫系统引起的耐药性。使用理论和实验的组合，我们证明了建立的机制首先具有强大的优势，因为它削弱了选择替代电阻机制的选择。As a consequence, ecological factors that alter the relative frequencies at which the different resistances are acquired have a strong and lasting impact: High growth conditions promote the evolution of sm resistance by increasing the influx of receptor mutation events during the early stages of the epidemic, whereas a high infection risk during this stage of the epidemic promotes the evolution of CRISPR immunity, since it fuels the (infection-dependent) acquisition of CRISPR免疫力。这项工作强调了流行病早期瞬时进化动力学对构成和诱导防御的长期演变的强烈而持久的影响，这些防御能力可以利用以操纵临床和应用环境中的噬菌体抗性演化。
用于 O-RAN 中早期攻击检测和恶意流防御的跨域 AI
摘要 — 在对抗网络攻击的斗争中，网络软件化 (NS) 是一种灵活且适应性强的盾牌，它使用先进的软件来发现常规网络流量中的恶意活动。然而，移动网络的综合数据集仍然有限，而这些数据集对于开发用于在源头附近检测攻击的机器学习 (ML) 解决方案至关重要。跨域人工智能 (AI) 可以成为解决这一问题的关键，尽管它在开放无线接入网络 (O-RAN) 中的应用仍处于起步阶段。为了应对这些挑战，我们部署了一个端到端 O-RAN 网络，用于从 RAN 和传输网络收集数据。这些数据集使我们能够结合来自网络内 ML 流量分类器的知识进行攻击检测，以支持专门为 RAN 量身定制的基于 ML 的流量分类器的训练。我们的结果证明了所提出方法的潜力，准确率达到 93%。这种方法不仅弥补了移动网络安全方面的关键差距，而且还展示了跨域 AI 在提高网络安全措施有效性方面的潜力。索引词——跨域人工智能；攻击检测；移动网络；O-RAN；5G。I. 引言网络攻击呈上升趋势 [1]，网络处于防御的第一线。交换机、路由器、服务器和最终用户都需要保护以免受恶意威胁。网络软件化 (NS) 已成为这场斗争中的关键工具，它提供灵活性、可扩展性以及快速部署尖端软件解决方案的能力。NS 可帮助安全专业人员在大量良性网络流量中识别恶意活动。在对抗网络对手的斗争中，适应和快速应对新威胁的能力至关重要。因此，NS 可实现现代网络基础设施的弹性和完整性 [2]。在 NS 方面，软件定义网络 (SDN) 开创了高级可编程性的新时代。除其他功能外，它还允许将 ML 集成到数据平面 [3]–[5]。可编程网络设备彻底改变了网络的各个方面，实现了基于机器学习的动态拥塞控制策略 [6]、[7]、智能负载平衡机制 [8]、[9] 和精确的服务质量 (QoS) 管理 [10]–[12]。最近有许多出版物研究了流量分类 [13]–[17]，其中 [15]–[17] 中的研究使用流量分类进行攻击检测。尽管可编程数据平面被广泛使用，但在开发和部署新功能时仍需要考虑一些挑战。虽然 P4 语言提供了巨大的潜力，但诸如缺乏对浮点的支持等限制
深入了解植物对线虫入侵的反应以及植物寄生线虫对宿主防御的调节
植物病原体通过抑制植物免疫反应和与植物细胞相互作用而引起疾病。研究这些相互作用有助于解读病原体用来克服植物免疫力的分子策略。在植物病原体中，寄生于各种植物的线虫对全球粮食生产产生了深远的影响。为了对付这些寄生虫，植物已经发展出一套复杂的防御系统，包括刚性细胞壁和加固等防御措施，作为对抗任何入侵者的第一道防线。植物还具有多种组成性释放的植物化学物质，这些化学物质对入侵的微生物具有毒性，是它们的防御武器库。此外，根据宿主植物感知和识别入侵病原体的能力，宿主在感染后会触发大量的反应系统。线虫已经进化出通过神经系统感知和应对宿主防御的策略，这有助于它们逃避、避免或中和宿主植物的防御系统。为了制定有效的管理策略，了解线虫抑制宿主防御的机制至关重要。前文主要讨论了植物与线虫相互作用对线虫入侵的免疫作用，本文将讨论植物寄生线虫抑制植物防御的策略，全面阐述线虫的基本识别机制和宿主植物的基础免疫反应，并探讨线虫调控宿主防御的机制及其效应分子的作用，分析植物代谢产物的释放及其在分子水平上防御作用方式的最新研究进展。
AI 自适应 POW：用于 DDoS 防御的 AI 辅助工作量证明 (POW) 框架
在客户端-服务器架构中，负载均衡器负责验证和分配各个服务器实例之间的传入客户端请求。这可以防止单个服务器实例不堪重负。客户端通过发起请求开始交互。成功建立连接后，负载均衡器将请求放在服务器队列上。假设服务器的队列大小是有限的，大量恶意流量可能会耗尽此队列，使其无法处理真正的客户端请求。在本文的范围内，我们重新讨论了容量密集型分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。在这里，对手假装是真正的客户端，从而消耗大量服务器资源，并且几乎没有资源留给真正的客户端。一种可能的防御策略是强制所有连接的客户端在初始客户端-服务器连接建立阶段解决工作量证明计算难题。通用工作量证明 (POW) 框架由难题生成器、难题解答器和难题验证器组成。谜题生成器将谜题发送给解算器，解算器解开谜题并将解决方案发送给验证器。这些谜题的难度级别不同，即每个谜题需要不同数量的计算资源才能解决。解决谜题的任务会在交互过程中引入延迟，并且此延迟时间与谜题难度成正比。在本文中，我们使用 Java 编程语言 AI Adaptive POW 构建了一个基于 POW 的 DDoS 防御框架。该框架由人工智能 (AI) 协助，通过分配适当的 POW 谜题自适应地减慢对抗流量，从而在持续的 DDoS 攻击期间提高服务器的可用性。我们的 AI Adaptive POW 框架利用声誉分数来指导决定每个客户端应该解决多难的谜题。声誉分数是一种启发式方法，可指导系统区分真实客户端和恶意客户端。此启发式方法是使用检查传入客户端请求特征的 AI 算法计算的。
果蝇威利斯托尼的细胞免疫揭示了昆虫抗寄生虫防御的新复杂性
摘要：宿主的共同进化及其寄生虫具有效应血细胞类型的异质性，从而提供了具有可变有效性的免疫防御反应。在这项工作中，我们表征了果蝇威利斯托尼的血细胞，果蝇威利斯托尼是一种进化了具有广泛变化和高度可塑性的细胞免疫系统的物种。单克隆抗体并用于间接免疫荧光实验中，以表征血红素亚群，遵循其功能特征和分化。pagococytosis和寄生分析用于确定血细胞类型的功能特征。样品。我们确定了一种新的多核巨型血细胞（MGH）类型，该型在细胞免疫反应中对寄生虫的反应进行了区分。这些细胞通过核分裂和细胞融合在循环中分化，也可以源自中央造血器官淋巴腺。它们具有二元功能，因为它们通过吞噬作用吸收细菌，并参与了寄生虫的封装和消除。在这里，我们表明，在响应大型外国颗粒（例如寄生虫）中，MGHS具有区分，具有二元功能，并有助于高效的细胞免疫反应，类似于脊椎动物的异物巨细胞。
基于攻击防御的强化学习学习隐私的方法，以针对双重拍卖市场推理攻击
摘要 - 作为一种公平而有效的资源分配方法拍卖机制已被广泛用于品种交易方案，例如广告，众汇和频谱。但是，除了获得更高的利润和满意度外，隐私问题还引起了研究人员的关注。在本文中，我们主要研究了针对间接推理攻击的双重拍卖市场中保存隐私问题。大多数现有作品都采用差异隐私理论来防御推断攻击，但存在两个问题。首先，差异隐私（DP）的“难以区分”无法阻止拍卖市场中持续估值。第二，尚未解决差异隐私部署中的隐私 - 实用性权衡（PUT）。为此，我们提出了一种基于攻击防御的强化钢筋学习隐私方法 - 保存实际上在双重拍卖中提供隐私保护的方法。首先，拍卖师充当防守者，为投标人的估值增加了噪音，然后充当发射推理攻击的对手。之后，拍卖师使用攻击结果和拍卖结果作为指导下一次部署的参考。上述过程可以视为马尔可夫决策过程（MDP）。国家是当前步骤下每个投标人的估值。动作是添加到每个竞标者中的噪声。奖励由隐私，公用事业和培训速度组成，其中攻击成功率和社会福利被视为隐私和效用的衡量标准，使用延迟惩罚条款来减少培训时间。利用深层确定性政策梯度（DDPG）算法，我们建立了一个参与者批评网络来解决MDP问题。最后，我们进行了广泛的评估，以验证我们提出的方法的性能。结果表明，与其他现有的基于DP