VerDate 2008 年 11 月 24 日 17:17 2024 年 12 月 16 日 Jkt 000000 PO 00000 Frm 00001 Fmt 6652 Sfmt 6201 C:\USERS\MWBARKSDALE\APPDATA\ROAMING\SOFTQUAD\XMETAL\11.0\GEN\C\B 2024 年 12 月 16 日(下午 5:17)
为了建立一个强大的ICT生态系统,肯尼亚政府与企业合作正在投资数字经济的关键支柱:数字基础设施;数字政府服务;数字业务;数字技能;数字创新以及加强政策,法律和监管框架。这已经使肯尼亚在政府和企业在数字平台上提供服务中采用ICT的采用方面取得了重大进展。政府和企业的电子服务数量增加了,使肯尼亚公民可以使用,方便且负担得起。同样,我们增强了将整个政府,县,子县,医院,学校和其他公共服务组织的数字连通性联系起来。此外,我们已经建立了更多的本地数据中心,以确保战略数据的本地化和存储,并以最小的风险和低成本的价格存储。随着容量和能力的提高,肯尼亚最终提高了该国的移动,互联网渗透和数字创新水平。
研究论文及其章节的主题围绕DNSSEC协议的安全性及其对在线隐私的影响。该研究深入研究了域名系统(DNS)的复杂性,探索其基本工作,层次结构以及DNS根服务器的作用,以及负责托管13个DNS根服务器的实体。本文还研究了各种DNS攻击,包括DNS欺骗,中间攻击,DNS缓存中毒和DNS劫持,阐明了DNS基础架构中的脆弱性。研究的很大一部分致力于DNSSEC(域名系统安全扩展)的描述,强调了其在DNS区域内的重要性和功能。这包括对DNSSEC背后的机制的分析,例如RRSIG,区域签名键(ZSK),DNSKey和钥匙签名键(KSK),以及有关特定DNS区域中信任建立的讨论
摘要。网络安全的进步对于一个国家的经济和国家安全至关重要。随着数据传输和存储的指数增加,迫切需要新的威胁检测和缓解技术。网络安全已成为绝对的必要性,每天每天都有越来越多的传输网络,导致数据存储在服务器上的数据的指数增长。为了阻止将来的复杂攻击,有必要定期更新威胁检测和数据保存技术。生成对抗网络(GAN)是一类无监督的机器学习模型,可以生成合成数据。gan在基于AI的网络安全系统中变得重要,例如入侵检测,隐肌,密码学和异常检测。本文对将gans应用于网络安全的研究进行了全面综述,包括对这些研究中使用的流行网络安全数据集和甘恩模型架构的分析。
信息既受外部因素(例如黑客,计算机病毒,盗窃和内部)的危害 - 由于保护不当,缺乏备份副本或丢失包含未保护数据的闪存驱动器而导致数据丢失。对数据的不当保护可能会导致公司声誉丧失,客户的信任或财务损失。由于法院制度的数量,该问题尤其重要,因为个人数据的数量被处理和存储在法院及其独特的特征(句子,命令和原因,定罪,定罪陈述以及受害者或土地登记册的个人详细信息)。它们都构成必须保护的信息,以防止盗窃,损失或改变。在数据丢失的情况下,数据丢失可能会通过可能的外部压力对试验和司法独立性产生负面影响。
十多年来,人们普遍认为视频监控对公共安全做出了巨大贡献,既起到了预防作用(作为一种威慑工具),也起到了镇压作用(作为一种识别和发现已经犯下的罪行的肇事者的手段)。数字技术的最新发展赶上并增强了这一设备,开辟了以前无法想象的场景:事实上,借助视频监控摄像头,通过将图像与其他个人数据进行交叉引用,可以识别拍摄的个人,并自动检测可疑行为,记录和报告。由于人工智能的最新发展,这一现象显示出其颠覆性,这可以进一步提高机器的性能。事实上,“智能”视频监控系统能够检测到其视野范围内的人类存在(人类检测)。这使得区分人类和动物成为可能,从而提高了入侵检测系统的效率。此外,智能面部识别功能(面部识别)可识别画面中的人脸并捕捉其体征,确定个人的年龄和性别以及胡须、帽子和眼镜的存在。此外,人工智能可以监控入侵者的可疑行为(徘徊检测)或场所内的聚会(人群分析)。尽管多次尝试控制算法工具,更具体地说,遏制实时生物识别的可能性,但城市地区因紧急情况而进行大规模监视的风险正变得越来越现实。