XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIDS
物联网网络安全中区块链的潮汐
摘要：本文调查了网络（IoT）网络中网络安全中区块链技术的实施，并提出了一个综合框架，将区块链技术与入侵检测系统（IDS）集成在一起以增强IDS性能。本文回顾了来自各个领域的文章，包括AI，区块链，ID，IoT和工业物联网（IIT），以确定该领域的新兴趋势和挑战。对结合AI和区块链的各种方法的分析表明，将AI和区块链整合到转换ID的可能性。本文的结构为进一步研究的基础奠定了基础，并为开发ID的开发提供了蓝图，该IDS可访问，可扩展，透明，不可变和分散。案例研究的示范集成了AI和区块链，显示了将二人组合以增强性能的可行性。尽管资源限制和隐私问题构成的挑战，但值得注意的是，区块链是确保IoT网络的关键，并且在这一领域的持续创新是必要的。需要进一步研究轻巧的加密，有效的共识机制和隐私技术，以实现物联网中具有区块链驱动的网络安全的所有潜力。
提交现场条件记录（ROSC）：确认
在随后的ROSC提交中加入CSU文件编号之前，请通过搜索CSU文件编号并查看关联的ROSC ID来确保CSU编号是正确的，以验证它们是否适用于同一站点，或确认AER提供了指定适用CSU编号的通信。如果您确定一个CSU文件编号，该文件编号捕获了单独站点的ROSC ID（即需要多个CSU文件编号），请联系csusubmissions@aer.ca。
网络风险管理可行性研究
作者：MJ Culler · 2022 — 4.10 即将出现的网络安全防御……由 Security Matters 和……提供防御。Suricata IDS。提供的一些最常见的安全平台……
亲子鉴定 (DNA)
合格的身份证明包括驾照、健康卡和护照。2) 样本采集者必须核实身份证明并复印两份清晰的复印件。3) 对于 18 岁以下的患者，需要提供一张近期护照大小的照片。4) 必须将孩子的照片和健康卡一起复印。复印两份。5) 所有未成年人必须由其母亲或法定监护人陪同，否则所谓的父亲必须出示监护证明。6) 患者需要阅读客户身份识别和监护链表上的条款和条件。7) 然后，患者将填写并签署客户身份识别和监护链表。8) 样本采集者必须确保患者正确填写并签署客户身份识别和同意书。9) 样本采集者必须填写客户身份识别和同意表中的“采集者声明”和“采集设施信息”部分。 10) 将客户身份识别和同意书连同患者身份证复印件和近期照片一起放入样本收集表信封内。11) 所有文件、身份证和照片的复印件都应保留以供发送部门使用。
可解释的网络安全人工智能。提高透明度和信任度
在当今的数字时代，网络威胁的激增使得部署先进的安全措施以保护敏感数据和关键基础设施成为必要。人工智能 (AI) 已成为网络安全领域的变革性工具，推动了能够实时识别和缓解潜在安全漏洞的复杂入侵检测系统 (IDS) 的开发。人工智能驱动的 IDS 利用机器学习算法来检测表明恶意活动的异常和模式，从而提高威胁检测的速度和准确性 (Hussain et al., 2021)。然而，对复杂的“黑盒”人工智能模型的日益依赖引发了人们对其透明度和可信度的重大担忧，尤其是在网络安全等关键应用中 (Zhang et al., 2020)。问题陈述
保障未来出行安全：网络安全问题...
鉴于电动汽车 (EV) 市场的不断扩大，开发一个兼顾消费者便利性和安全性的生态系统势在必行。电动汽车充电站管理系统 (EVCSMS) 提供的大量数据由物联网 (IoT) 生态系统提供支持。入侵检测系统 (IDS) 跟踪网络流量以发现 IT 和 IoT 环境中潜在的危险数据交换，其有效性和准确性正在不断提高。由于机器学习和深度学习技术加速了 IDS 的发展，入侵检测正成为学术界的一个主要课题。本文提出的研究目标是使用基于机器学习的入侵检测系统来保护电动汽车充电站 (EVCS) 的生态系统，该系统具有低误报率和高准确率。
车辆通讯 - 欧洲 - 加迪夫大学
随着连接和自动驾驶汽车的增殖，控制器区域网络（CAN）总线由于其速度和效率而成为车载网络的主要通信标准。但是，CAN总线缺乏基本的安全措施，例如身份验证和加密，使其非常容易受到网络攻击的影响。为了确保车辆安全性，入侵检测系统（IDS）必须检测到可见的攻击，并为新的，看不见的攻击提供强大的防御，同时保持轻量级的实用部署。以前的工作仅依赖于CAN ID功能，或者使用了手动功能提取的传统机器学习（ML）方法。这些方法忽略了其他可剥削的功能，这使得适应新的看不见的攻击变体和损害安全性。本文介绍了一种尖端，新颖，轻巧，车载，IDS玻璃，深度学习（DL）算法，以解决这些局限性。所提出的ID采用多阶段方法：在第一个阶段的人工神经网络（ANN）来检测可见的攻击，以及在第二阶段进行长期的短期记忆（LSTM）自动编码器，以检测新的，看不见的攻击。要了解和分析各种驾驶行为，使用最新的攻击模式更新模型，并保留数据隐私，我们提出了一个理论框架，以在层次结构联合学习（H-FL）环境中部署我们的ID。实验结果表明，我们的IDS的F1得分超过了0.99，对于看到的攻击，新型攻击的检测率为99.99％，超过0.95。这使我们的模型可与可见和看不见的攻击进行稳健。此外，误报率（FAR）在0.016％的情况下极低，最小化了错误警报。尽管使用了以其在识别复杂和零日攻击方面的有效性而闻名的DL算法，但IDS仍然轻量级，确保了其对现实世界部署的可行性。
使用Wireshark和机器学习的网络入侵检测D. Chandravathi 1，P.V.S.S. Praneeth 2，*，Abida Sakina 3，Kotti Anjanaa 4，Botch
摘要网络设备的增长强调了对保护数字系统免于不断发展的网络威胁的高级入侵检测（IDS）工具的渴望。传统IDS系统通常很难适应威胁环境，因为它们依赖于预定义的签名列表。本研究提出了一种新的方法，该方法将Wireshark（一种广泛使用的网络数据包分析工具）与用于入侵检测的高级机器学习。我们的系统利用Wireshark的数据摄入和分析功能以及算法（例如梯度提升，天真的bay和随机森林），在检测网络流量数据吞吐量中的缺陷和潜在侵入方面提供了更高的准确性。它为包括DDOS攻击在内的各种网络威胁提供了有效的保护，并符合监管标准。这项研究代表了网络安全改革的重大进步，使组织能够实时减轻威胁，并在持续的数字环境中支持协作防御。一个称为入侵检测系统（IDS）的系统可观察恶意交易的网络流量，并在观察到时立即发送警报。是对网络或系统检查恶意活动或违反政策的软件。每种非法活动或违规通常使用SIEM系统中心记录或通知给药。IDS监视网络或系统以进行恶意活动，并保护计算机网络免受来自包括内部人员在内的用户的未经授权访问的访问。入侵检测器学习任务是建立一个预测模型（即分类器）能够区分“不良连接”（入侵/攻击）和“好（正常）连接”。关键字：DDOS攻击，ID，入侵检测，机器学习，恶意攻击，幼稚 - 绑架，随机森林