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通过剪切和湍流环境中的剪切和波动调节生物膜生长
这项工作研究了剪切和湍流对多物种生物膜增长的作用。这项研究主要是通过了解海洋环境中的微塑料（MPS）的生物污染而激发的。通过增加颗粒粘性，生物膜促进MP聚集和下沉；因此，对这一多规模过程的透彻理解对于改善MPS命运的预测至关重要。我们使用振荡网格系统进行了一系列实验室实验，以在均质各向同性湍流下促进小型塑料表面上的生物膜生长，而网格雷诺数在305和2220之间。分析了两种配置：一种塑料样品与网格一起移动（剪切为主导），另一个将样品保持在网格下游固定，因此经历了湍流，但没有平均流（无剪切）。生物膜在所有情况下在几天的时间范围内形成，然后仔细测量和分析塑料碎片上形成的生物量作为湍流水平的函数。使用简约的物理模型进一步解释了无剪切结果，并将生物膜（单动力学）内的养分吸收率与周围散装液体的湍流扩散。结果表明：（i）在剪切主导的条件下，生物膜质量最初在腐烂之前以湍流强度生长，这可能是由于剪切引起的侵蚀； （ii）在无剪切实验中，质量在养分的可用性增强后单调增加，然后由于摄取受限的动力学而饱和。后一种行为由物理模型很好地再现。此外，用扫描电子显微镜分析了塑料片的子集，表明湍流还会影响生物纤维簇的显微镜结合，随着湍流的振幅增加，它们的紧凑性增加了。这些结果不仅有助于我们对流量下生物膜的基本理解，而且还可以为海洋环境中MP运输的全球模型提供信息。
沉浸式环境支持的用户体验的生理评估：来自文献综述的第一个输入
4 大学地区医院中心，CMRR，F-54511 Vandœuvre-lès-Nancy，法国 通讯作者：Giovanny Arbelaez，arbelaez5@univ-lorraine.fr 关键词：沉浸式环境 – 生理设备 – 虚拟现实 – 文献综述 摘要 沉浸式虚拟环境可以在早期创新阶段支持共同设计过程。为了将这些技术用作支持工具，研究人员和设计人员需要更好地了解用户在这些环境中的行为和体验。虽然现有文献大多建议使用问卷等自我报告评估来评估沉浸式体验，但一些替代方案建议使用生理数据。从这个意义上说，生物特征和生理测量可以作为研究人类在沉浸式虚拟环境中的行为和表现的有用指标，以强调生理数据监测可以为理解用户体验带来什么。本文基于对从主要书目数据库中检索到的 1850 篇论文的分析，旨在对有关在沉浸式环境中使用生物特征评估人类行为交互的科学文献进行系统性回顾。通过这篇回顾，介绍并讨论了这些技术的不同用途及其作为评估沉浸式环境中用户体验的工具的前景。
风险管理策略：在复杂的金融市场环境中应对波动 - 概念视角
增强抵御经济冲击的韧性是最重要的优势之一。金融机构在动态环境中运营，其特点是周期性的经济变化、意外危机和系统性风险。先进的风险管理工具，如机器学习 (ML) 算法和预测分析，使机构能够有效地预测和减轻这些冲击。通过分析历史和实时数据，这些工具提供了预警系统并支持动态压力测试，使机构能够在漏洞升级为危机之前识别它们 [27]。例如，在 COVID-19 大流行期间，采用先进风险框架的机构能够主动调整投资组合和管理流动性，在前所未有的市场混乱中减少损失并保留资本 [28]。
互联工业物联网环境中安全网络分段概述
摘要 网络分段是增强网络安全的一种非常重要的方法。该方法涉及将网络划分为更小、更易于管理的部分，每个部分都有各自的特定安全要求。此策略支持维护稳定的边界和有效的访问控制，同时保护关键资源（例如数据库服务器）免受未经授权的访问。网络分段在 IIoT 中的相关性恰好与许多设备的先进性和互连性有关，这些设备可能带来广泛的安全问题。为了应对这些挑战，安全 IIoT 网络分段框架被开发为 IIoT 环境的专用网络安全解决方案。该框架包括用于开发定制设计的具体指南，以改善安全态势并保护重要记录。在 IIoT 环境中，安全分段对于保持不同的业务结构分离至关重要，每个业务结构都有各自的特定保护要求，并保护它们免受互连设备带来的独特风险。访问因素的特定问题在 IIoT 网络中带来了精确的问题，因为它们充当许多设备的融合节点，因此确保提供多种类型的隐私泄露和与不同公司的交互。分段具有许多好处，包括加速保护、减少攻击面、简化合规性和改进设备管理。然而，它也使事情复杂化并增加了运营开销，并且还有成本问题。除了网络分段之外，还实施了许多技术来加强安全框架：联合 ID、微分段、防火墙、网络访问控制 (NAC)。它提供对唯一访问者的控制、执行安全规则并处理网络访问，同时支持分段工作并增强 IIoT 结构中的通用安全性。与网络分段相关的一种相关方法，尤其是在 IIoT 环境中，涉及增强安全性、保护敏感统计数据和遵守企业要求。通过使用 SiNeSF 等框架和补充安全技术，组织可以针对与联网 IIoT 设备相关的风险设置安全障碍构建、访问限制和危险限制。
在嘈杂的协作点云获取环境中，基于准确性的传感器奖励
摘要 - 在Point-Cloud获取环境中的常见挑战，例如实现安全性和自动驾驶，是确定传感器和工人的放置以及要支付给他们的奖励。游戏理论可作为一种非常强大的工具，用于确定部署的传感器和工人的适当奖励的问题，并且先前的一些研究提出了使用游戏理论来确定奖励的方法。但是，这些方法并未考虑AI对下游任务的识别准确性的影响，以开发这些适当的奖励。在本文中，我们通过考虑AI的识别准确性提出了游戏理论的新特征功能。为了定义我们的功能，我们研究了观点数量和点云的噪声水平如何影响分类精度。此外，我们分析了识别模型通过使用Shap重点关注的点云的哪一部分，这是一种基于Shapley值改善机器学习的方法。索引术语 - 点云，特征功能，莎普利值，shap，零拍点云识别模型
使用Fortinet确保零售环境
为了增强其不断扩展的网络的网络安全，它与Fortinet和Leeward业务顾问合作，在每家商店中部署Fortigate的下一代防火墙，将它们集成到Fortinet Security Fabrage中，以提供全面的威胁智能和流式的网络管理。这种方法提供了无缝的连接性，自动流量重新路由和强大的PCI合规性细分，并与集中的管理和报告工具一起大大提高了对公司安全姿势和基础设施绩效的可见性。
在家庭环境中工作的可用安全性
在COVID-19大流行期间，向远程工作（WFH）的过渡已改变了传统的工作空间，从而提高了灵活性和生产力。但是，由于员工的家庭网络通常缺乏在公司环境中发现的强大安全措施，因此这种转变也引入了重大的网络安全挑战。对个人设备和无抵押网络的日益依赖增加了网络威胁的风险，包括网络钓鱼攻击和未经授权的访问敏感信息。为了解决这些问题，进行了系统的文献综述，以确定远程设置中网络安全的方法和实践。本评论利用了Google Scholar，IEEE Xplore和JSTOR等学术数据库，重点介绍了与远程工作环境中可用安全有关的研究。纳入标准强调了研究的相关性，它们的范围以及定性和定量研究的平衡组合。分析揭示了远程工人之间的关键风险行为，例如密码重复使用和对无抵押Wi-Fi网络的依赖，据报道，网络攻击增加了300％。尽管现有的安全措施（例如多因素身份验证（MFA）和虚拟专用网络（VPN））提供了基本的保护，但它们的复杂性通常会导致不合规。未来的研究应旨在开发对用户友好的安全解决方案，以增强合规性而无需牺牲效力。
基于机器学习的网络入侵检测优化云计算环境
摘要 - Cloud Computing是世界各地企业之间的新兴选择，因为它提供了灵感和全球的Web计算机功能作为可自定义的服务。由于云服务的分散性质，安全是一个主要问题。由于入侵者对任何形式的攻击，隐私和安全性都是极大的选择，这是对按需服务成功的重大障碍。网络交通量的大量增加为日益困难和广泛的安全脆弱性开辟了道路。使用传统的入侵检测系统（IDS）防止这些尝试无效。因此，本文提出了一种基于机器学习（ML）模型的新型网络入侵检测系统（NIDS），称为支持向量机（SVM）和极端梯度增强（XGBoost）技术。此外，基于乌鸦搜索算法的高参数优化技术正在利用来优化NID的性能。此外，基于XGBoost的特征选择技术用于提高NIDS方法的分类精度。最后，使用NSL-KDD和UNR-IDD数据集评估了提出的系统的性能，实验结果表明，它的性能优于基线，并且有可能在现代NID中使用。
为极端环境设计复合材料
设计用于极端环境中的复合材料时，必须考虑几个关键因素。这些材料必须具有独特的特性组合，使它们能够在高压力，温度，辐射和其他挑战性条件下运行。关键注意事项包括。极端环境通常涉及较大的温度变化，从外太空的冷冻到通过重新进入地球大气产生的强烈热量。在这些条件下使用的复合材料必须具有较高的热稳定性和对热降解的抗性。碳纤维增强聚合物（CFRP）和陶瓷基质复合材料（CMC）是设计用于高温应用的材料的两个示例[2]。CFRP通常在航空航天中用于其出色的强度与重量比和导热率，而CMC则设计用于耐用高达2,000ºC的温度，并用于涡轮发动机和重新进入隔热罩。
利用生成AI为企业环境中的道德和适应性网络安全框架
抽象的技术进步使企业必须花费数十亿美元来建立可以提供更好服务，维持市场竞争力并提供有效解决方案的内部技术。在该领域的关键里程碑中，有可能区分生成人工智能的创造和实施（AI）。尽管许多企业与AI Gen Gen没有发展，但将其与服务交付和提高效率相结合的可能性显而易见。然而，随着这种潜力，网络安全的挑战是对所有部门的组织的复杂而不断变化的威胁。必须接受这些复杂的技术，例如生成AI，以适应动态威胁景观并有效保护自己。以下论文说明了企业如何利用AI创建适应性安全政策，以捍卫威胁并在将来的网络威胁中最好地定位它们。现代的网络威胁已经发展，并且更加多样化和多才多艺，这给组织造成了保护其有价值的数据和资产的困难。组织受到各种威胁，例如数据，黑客攻击，人事问题和网络网络钓鱼（Al-Hawamleh，2024年）。传统的安全措施仍然是相关的，但并不总是在保护网络免受网络威胁的最佳方面。随着这种复杂性的增加，需要更加动态，自动和自学习的安全解决方案。这是生成AI可以产生深远影响的地方。另一种方式AI的一个快速发展的分支是生成AI，涉及基于特定数据生成新内容。在网络安全方面，AI一代可以在发生之前检测，理解和防止威胁。在历史威胁数据的之前，AI可以学习解决威胁并创建新的安全策略，程序和响应模式的新颖方法。