苏塞克斯综合护理系统 (ICS) 正面临巨大的需求挑战,而我们的产业和基础设施目前无法满足这些挑战。为了解决人口需求与当前服务模式之间日益扩大的差距,我们的 ICS 战略和共享交付计划阐明了我们将如何为社区和与社区开展不同的合作。综合社区团队、新的劳动力方法以及数字和数据将在这一战略的整个生命周期内改变苏塞克斯的护理和支持体验。
十条标准消防命令 消防行为 1. 随时了解火灾天气状况和预报。 2. 随时了解火灾情况。 3. 根据当前和预期的火灾情况采取所有行动。 火线安全 4. 确定逃生路线和安全区并告知。 5. 有危险时派人放哨。 6. 保持警惕。保持冷静。思维清晰。果断行动。 组织控制 7. 与您的部队、主管和相邻部队保持及时沟通。 8. 给出明确指示并确保他们理解。 9. 随时控制您的部队。 如果您考虑了 1 到 9,那么 10. 积极灭火,首先确保安全。 悲剧火灾的消防行为共同点 • 大多数事故发生在小火灾或大火灾的孤立部分。 • 大多数火灾在“突然爆发”或“爆炸”之前看起来都是无害的。在某些情况下,悲剧发生在清理阶段。• 火焰通常发生在看似很轻的燃料中。• 烟囱、沟壑和陡坡上的火势会以惊人的速度向上蔓延。• 一些灭火工具,如直升机或空中加油机,可能会对火灾行为产生不利影响。众所周知,低空飞行的直升机和空中加油机的气流会引起火焰燃烧。
波斯尼亚和黑塞哥维那................................................................................................................ 0
• 参谋人员根据事件的性质和地点以及/或事件指挥官制定的具体要求,可能还需要额外的指挥人员职位。例如,可以直接指派一名法律顾问到指挥人员,就法律事务向事件指挥官提供建议,例如紧急声明、疏散命令的合法性以及与媒体访问有关的合法权利和限制。同样,可以指定一名医疗顾问并直接指派给指挥人员,在涉及医疗和心理健康服务、大规模伤亡、急性护理、病媒控制、流行病学和/或大规模预防考虑的事件中,特别是在应对生物恐怖主义事件时,向事件指挥官提供建议和推荐。
本出版物由 NIST 制定,旨在进一步履行其根据 2014 年《联邦信息安全现代化法案》(FISMA)(44 U.S.C.)所承担的法定责任。§ 3541 等。,公法 (P.L.)113-283。NIST 负责制定信息安全标准和指南,包括联邦信息系统的最低要求,但未经对此类系统行使政策权力的适当联邦官员明确批准,此类标准和指南不适用于国家安全系统。本指南符合管理和预算办公室 (OMB) 通告 A-130 第 8b(3) 节“保护机构信息系统”的要求,如通告 A-130 附录 IV:关键章节分析中所述。补充信息参见 A-130 号通函附录 III《联邦自动化信息资源安全》。
• 工作人员 根据事件的性质和地点以及/或事件指挥官制定的具体要求,可能还需要额外的指挥人员职位。例如,可以直接将法律顾问指派给指挥人员,就法律事务向事件指挥官提供建议,例如紧急声明、疏散命令的合法性以及与媒体访问有关的合法权利和限制。同样,可以指定一名医疗顾问并直接指派给指挥人员,在涉及医疗和心理健康服务、大规模伤亡、急症护理、媒介控制、流行病学和/或大规模预防考虑的事件中,特别是在应对生物恐怖主义事件时,向事件指挥官提供建议和推荐。
我们希望确保该战略建立在现有基础之上,以应对我们面临的挑战,并利用摆在我们面前的机遇。外部驱动因素,例如 2023 年卫生和社会保健部 (DHSC) 网络安全战略、我们的数字和数据战略,以及关键的 NHS 和网络安全框架,例如 NHS“良好的样貌”框架和 NIST 网络安全框架,指导了该战略的制定,以确保我们符合他们的要求和行业良好实践。此外,我们还与 C&M ICS 的主要利益相关者合作,举办研讨会,确定我们希望在未来五年内实现的九个基本战略目标,并确保该战略满足 ICS 合作伙伴组织的安全需求。
•使用完整的结构消防PPE•根据需要的紧急通信计划使用的工作手套,头盔,眼睛和耳朵保护:如果发生实际事件或受伤,BC702将负责进行任何无线电传输或通信。如果需要,将通过7A1要求EMS。将建议通过牢房人员进行与文档和安全官员的沟通,如果需要在培训期间传达“真实事件”一词。安全计划的叙述:培训将尽可能地“生活”,因此所有人员都将被要求使用其发行的PPE。如上所述,BC702和现场主持人将密切监视安全问题,并确保所有安全措施遵守所有潜在问题或伤害。4。批准的现场安全计划?是否
摘要 — 智能系统在工业领域的贡献是不可否认的。自动化、监督、远程控制和故障减少是新技术提供的各种优势中的一部分。分布式网络协议 3 (DNP3) 是一种多层应用层协议,在工业环境(特别是智能电网)中具有很高的实用性。值得注意的是,考虑到其应用领域中发生的高度关键操作,多种工业协议的设计并不像预期的那样安全。在本文中,我们探讨了 DNP3 的内部设计漏洞,并继续实施发现的攻击,并通过 8 种 DNP3 攻击场景进行了演示。最后,我们设计并演示了一个基于深度神经网络 (DNN) 的多模型入侵检测系统 (IDS),使用我们的实验网络流网络攻击数据集进行训练,并将我们的解决方案与用于分类的多种机器学习算法进行了比较。我们的解决方案在 DNP3 网络攻击分类方面表现出很高的效率,准确率达到 99.0%。索引术语 — 网络攻击、DNP3、ICS、入侵检测、SCADA