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石墨烯对15个免疫细胞类型2
合作。教授Emreİnak个人信息办公室电话：+90 312 596 1010扩展：1019电子邮件：einak@ankara.edu.tr网上：https：//avesis.ankara.edu.tr/einak International Researcher IDS IDS IDS IDS IDS IDS搜索：4LSSSSSSSSSSSSSS0WCAAAAJ ORCID：0000-0003-03-0411-438989898989898.57.57.57 scococous in Yoksis研究人员ID：204190教育信息信息博士学位，安卡拉大学，科学研究所（DR），植物保护（DR），土耳其2017 - 2022年研究生，安卡拉大学，植物学院，植物研究所（YL），论文，论文2014-2014-2014-2017 - 2017年，安卡拉大学，农业学院，农业工程，工程，2012年 - 安卡拉大学，安卡拉大学的研究生，植物保护研究所（YL），2017年研究区昆虫控制，昆虫学研究助理，安卡拉大学，农业学院，植物保护系，2013年至2022年，由Sci，ssci和ahcıI.AhcıI.Ahcıi.Ahcıi.Ahcıi.Ahcıi.AhcıI.Ahcıi.Ahcıi.Ahcıi.AhcıI.Ahcıi.Bateartrandia indect and Ahciaia tabiaia tage taby tabia in Karanfil A.，Idan A. Y.，Toprak U.，Inak E.，van Leeuwen T. Crop Protection，第190卷，第2025卷（SCI-Expaded）II。The Combined Effect of Subject of the Concentrations of Insectigatics and Local Entomopathogenic Nemmatode isolates on Larval and Pupal Stages of Agrotis IPsilon (Hufnagel) (Lepidoptera: Noctuidae) Ahmed F. S., inak E., Helmy W. S. ABO-SHADY N. M. CROP PROTECTION, VOL.184, 2024 (SCI-EXPANDED) III. nove的iDenification和crispr-cas9valïdationThe Combined Effect of Subject of the Concentrations of Insectigatics and Local Entomopathogenic Nemmatode isolates on Larval and Pupal Stages of Agrotis IPsilon (Hufnagel) (Lepidoptera: Noctuidae) Ahmed F. S., inak E., Helmy W. S. ABO-SHADY N. M. CROP PROTECTION, VOL.184, 2024 (SCI-EXPANDED) III.nove的iDenification和crispr-cas9valïdation
CISS 2024 报告
5. 反馈 ................................................................................................................ 17 表格列表 表 1：CTF 类别细分 .......................................................................................................... 4 表 2：CTF 前 10 名团队的得分和排名 ........................................................................................ 11 表 3：响应度评分指标表 ...................................................................................................... 13 表 4：准确度评分指标表 ...................................................................................................... 13 表 5：IDS 性能指标 A 部分 ...................................................................................................... 14 表 6：IDS 性能指标 B 部分 ...................................................................................................... 14 图表列表 图 1：来自大师挑战问题类别的示例问题 .................................................................... 5 图 2：来自 Orthanc Systems 类别的示例 ICS 协议解码问题 ........................................................ 6 图 3：ICS 协议通信问题示例 ........................................................................................ 7 图 4：Palantir Control 迷你 IT-OT 环境。 ................................................................................ 8 图 5：Rohan Powerstone 网络概览 ...................................................................................... 9 图 6：CISS 2024 排行榜 ................................................................................................ 11 图 7：IDS 性能。 ................................................................................................................ 16
引用本研究：Bhadauria, A.P.S., Singh M., Kumar, R., & Kumar, A., (2025)。使用机器学习 T 进行边缘计算中的实时入侵检测
边缘计算的普及为通过在更靠近数据源的地方处理数据，优化延迟敏感和带宽密集型应用程序带来了新的机会。此外，这种范式转变也带来了独特的安全挑战，特别是在入侵检测领域。在边缘计算环境中，数据在更靠近数据源的网络边缘进行处理，实时入侵检测对于保障系统安全至关重要。攻击者也在利用边缘网络的快速扩展。相反，由于行为复杂、处理能力低下，传统的入侵检测系统 (IDS) 无法检测到高速实时网络中最新类型的攻击模式。本研究介绍了一种开发有效 IDS 模型来处理实时网络中此类威胁的新方法，并探讨了针对边缘计算环境的实时入侵检测系统 (IDS) 的设计和实现。所提出的模型被认为是系统性和可靠的，并且采用了监督式机器学习 (ML) 技术。目标是实时准确地识别和分类网络中的有害入侵或恶性活动。为了训练和测试模型，本研究使用了一个自创的数据集，该数据集同时利用了恶意和良性的 PCAP（数据包捕获文件）。为了确定 IDS 模型的有用性，使用随机森林、决策树、额外树和 K-最近邻作为分类技术。所提出的 IDS 模型在适应性和可扩展性等几个因素上表现出色。该模型还产生了更高的准确度、检测率、F 度量、精确度、召回率和更低的 FPR。
基于索引的串联代码多绘制DNA存储通道
摘要 - 我们考虑用于基于DNA的存储的错误校正编码。我们将DNA存储通道建模为多绘制IDS通道，其中输入数据分解为简短的DNA链，并将其复制到随机数量中，并且该通道输出了随机选择N噪声DNA链的随机选择。检索到的DNA链易于插入，删除和分层（IDS）错误。我们提出了一个基于索引的串联编码方案，该方案由外部代码的串联，索引代码和内部同步代码组成，其中后两个铲球IDS错误。我们进一步提出了不匹配的关节指数同步代码最大的后验概率解码器，可选聚类以推断外解解码器的后验概率。我们分别在合成和实验数据上分别计算出外部代码的可实现的信息率，并为信息输出概率和框架错误率提供了蒙特卡洛模拟。
基于控制器区域网络的生成分类器的异常检测系统
摘要 - 作为电子系统在现代车辆中变得越来越复杂且普遍存在，因此在板载网络上保护至关重要，特别是这些系统中的许多都是至关重要的。研究人员表明，现代车辆容易受到各种攻击的影响，从而使攻击者能够控制并损害安全 - 关键的电子系统。因此，文献中已经提出了几种入侵检测系统（IDS）来检测对车辆的这种网络攻击。本文介绍了一个基于新颖的生成分类器的入侵检测系统（IDS），该系统（IDS）专为汽车网络中的异常检测而设计，特别关注控制器区域网络（CAN）。利用变异贝叶斯，我们提出的ID使用深层可变模型来构造有条件概率的因果图。使用自动编码器体系结构来构建分类器以估算条件概率，这有助于通过贝叶斯推断的最终预测概率。对公共汽车挖掘数据集上针对最新IDS的比较评估突出了我们提出的分类器在提高检测准确性和F1分数方面的出色表现。提出的ID通过用有限的培训数据胜过现有模型来证明其功效，从而为汽车系统提供了增强的安全保证。
查看账单状态及检索汇款凭证
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治疗专业（PDF）
PSY 235 - Relationships and Personal Development PSY 303 - Analysis of Everyday Behavior PSY 310 - Multicultural Psychology and Social Justice PSY 312 - Queer Theory and Sexuality PSY 313 - Developmental Psychology PSY 315 - Psychology in the Schools PSY 415 - Behavioral Medicine and Health Psychology PSY 438 - Substance Abuse and Dependence PSY 441 - Self-Injurious Behavior PSY 445 - Clinical, Counseling, and Community Psychology PSY 449 - Abnormal Psychology PSY 454 - The Helping Interview PSY 467 - Child Psychopathology PSY 476 - Psychopharmacology PSY 478 - Behavioral Neuroscience PSY 483 - Psychology of Gender PSY 484 - Violence and Aggression IDS 305 - Surviving to Thriving: An Interdisciplinary Approach to Developing Resiliency and Coping IDS 321 - Body Image, Wellness and Popular Culture IDS 354-贝尔维尤（Bedlam）到贝尔维尤（Bellevue） - 从1960年开始在美国“疯狂”到现在
对连接和自动驾驶汽车网络网络中入侵检测系统的对抗攻击
摘要：机器学习中的分解助长了连接和自动驾驶汽车（CAV）的快速进步，但它们遇到了对抗性攻击的重大风险。本研究探讨了基于机器学习的入侵检测系统（IDSS）在车内网络（IVN）中的脆弱性（IDSS）到对抗性攻击，从而从对操纵CAV感知模型的常见研究转移了重点。考虑到IVN数据的相对简单性质，我们评估了基于IVN的IDS对操纵的敏感性，这是一种至关重要的检查，因为对抗性攻击通常会利用复杂性。我们使用替代IDS提出了一种对抗性攻击方法，该替代ID经过培训的诊断端口数据。在遵守现实的IVN流量限制的同时，在黑盒条件下进行这些攻击时，我们的方法试图欺骗ID，以误解了正常情况到恶意和恶意的案例。对两个IDS模型的评估（基线ID和最先进的模型，即MTH-IDS）呈现了实质性的漏洞，将F1得分从95％降低到97％，并从97％降低到79％。值得注意的是，诱导虚假警报被证明是一种对抗性策略特别有效，破坏了用户对国防机制的信任。尽管基于IVN的IDS的简单性，但我们的发现揭示了可能威胁到车辆安全的关键漏洞，并且需要仔细考虑基于IVN的IDSS的开发以及对IDSS警报的响应的制定。
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2023 年冬季 - 国防部
延长居民获取 REAL ID 的截止日期是必要的。由于 COVID-19 疫情，许多州许可机构和其他机构的申请积压严重，仍在努力处理在停工期间试图获得新执照的所有居民。为了更好地处理大量试图获得 REAL ID 的居民，许多机构自动延长了执照的到期日，并只接受已预约的居民。