Medusa通常通过利用已知的公共资产或应用中的已知漏洞(例如Fortinet EMS SQL注入漏洞(CVE-2023-48788))获得访问权限。这允许攻击者操纵查询,执行远程代码并创建有效载荷交换的Webshell。PowerShell脚本用于运行命令,渗透数据和部署勒索软件。脚本终止服务,使用TOR链接进行数据剥落,并执行加密。持久性是通过损坏的RMM工具(例如ConnectWise,PDQDeploy和Anydesk)建立的,并且对注册表密钥进行了修改以进行启动执行。发现过程验证了合法程序以掩盖迭代局势,并通过Bitsadmin进行转移。凭据是从LSASS获得的,诸如Bitsadmin和Psexec之类的工具用于在主机之间传输恶意文件。受Safengine Shielden保护的内核驱动程序被丢弃到目标并终止安全产品,并采用了WMI等技术来删除备份。不对称的RSA加密用于编码目标文件和目录,并用.medusa或.mylock之类的扩展名更名,但不包括关键系统文件,以确保某些公用事业保持功能。
in science and engineeri Module 1: Laplace Tran Laplace Transforms: Def of Laplace Transform–Lin function, Dirac Delta functio Inverse Laplace Transfo to find the inverse Laplac Transforms Module 2: Fourier Series Introduction to Infinite ser condition, Fourier series of Practical Harmonic Analysis Module 3: Fourier Tran Fourier Transforms: De Transforms, Inverse Fourier Solution of first and second Module 4:数值m有限差,牛顿'lagrange的和逆滞后模块5:多项式方法的数值m解决方案,数值差异集成:辛普森(1/3
67 为了充分描述实验程序或概念,本文件中可能会标识某些商业实体、设备或材料。69 此类标识并不意味着国家标准与技术研究所的推荐或认可,也不意味着实体、材料或设备一定是可用于此目的的最佳实体、材料或设备。72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 国家标准与技术研究所 NISTIR 8332-draft 83 Natl.Inst.Stand.Technol.NISTIR 8332-draft 84 29 页(2021 年 3 月) 85 86 本草案出版物可从以下网址免费获取: 87 https://doi.org/10.6028/NIST.IR.8332-draft 88 89 90 91 92 93 94 请将对本文档的评论发送至:AIUserTrustComments@nist.gov 95
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大脑。 人工智能和神经科学的广泛研究E-ISSN:2067-3957 | P-SISSN:2068-0473涵盖:Web of Science(ESCI); ebsco; Jerih Plus(hkdir.no); indexcopernicus; Google Scholar; Sherpa/Romeo; Articlereach Direct;世界猫; Crossref; Peeref;知识桥(Mostwiedzy.pl); abcdindex.com;编辑; Ingenta Connect出版物; oalib; scite.ai; Scholar9;科学和技术信息门户; FID移动;高级科学指数(欧洲科学评估中心,neredataltics.org); ivysci; exaly.com;期刊选择器工具(letpub.com); citefactor.org;胖子! ; ZDB目录;目录sudoc(abes.fr); Openalex; wikidata; ISSN门户;社交KVK-Volltitel(kit.edu)2025,第16卷,第1期,第272-285页。 提交:2024年9月2日|接受出版:2025年1月11日大脑。人工智能和神经科学的广泛研究E-ISSN:2067-3957 | P-SISSN:2068-0473涵盖:Web of Science(ESCI); ebsco; Jerih Plus(hkdir.no); indexcopernicus; Google Scholar; Sherpa/Romeo; Articlereach Direct;世界猫; Crossref; Peeref;知识桥(Mostwiedzy.pl); abcdindex.com;编辑; Ingenta Connect出版物; oalib; scite.ai; Scholar9;科学和技术信息门户; FID移动;高级科学指数(欧洲科学评估中心,neredataltics.org); ivysci; exaly.com;期刊选择器工具(letpub.com); citefactor.org;胖子!; ZDB目录;目录sudoc(abes.fr); Openalex; wikidata; ISSN门户;社交KVK-Volltitel(kit.edu)2025,第16卷,第1期,第272-285页。提交:2024年9月2日|接受出版:2025年1月11日
文章标题:抗击 COVID-19:人工智能技术与挑战 作者:Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构:毕业于杜比克大学,联系电子邮件 ID:Patelnikhilr88@gmail.com[1],IEEE 会员,毕业于 Technocrats Institute of Technology,联系电子邮件 ID:sandeep.trived.ieee@gmail.com[2],尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id:0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件:sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息:本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布:2022 年 7 月 25 日 关键词:COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
本研究调查了生成人工智能(Genai)对建筑教育中数字素养发展和整体能力的影响。研究设计着重于应用Genai工具,例如Chatgpt,Midjourney,Bricscad Bim和VR/AR软件,及其对建筑学生的整体能力的影响。本文使用了一种混合研究方法,该方法结合了建筑学生在住宅重新审视项目中的进步案例研究,使用Midjourney,Bricscad BIM和VR/AR软件,以及对350个在2023-2023-2024-2024-2024校学年的大陆大学和香港的两名知名大学的在线问卷调查。这种方法旨在加深对Genai对整体能力框架内的概念创造力,主动性,自我管理和压力承受能力的影响。研究结果表明,建筑专业的学生在设计概念阶段经常使用Genai工具,这表明他们与特定的教学法中的研究和概念性创造力相关。此外,这些发现揭示了频繁的Genai工具使用情况之间的潜在相关性,时间管理的改善以及建筑专业的焦虑症减少。结果增强了对建筑教育中数字技术的理解,同时为未来的Genai实施提供了宝贵的见解。这项研究强调了融合Genai的潜在好处,强调了它们在培养创造力,有效的时间管理和压力耐受性中的作用。
人工智能(AI)与聚合物纳米复合材料的整合正在彻底改变智能包装应用程序。这种创新的融合可以开发智能包装系统,这些系统可以检测,响应和适应各种环境条件,增强食品安全,质量和保质期。带有聚合物纳米复合材料的AI驱动的智能包装利用传感器,纳米技术和机器学习算法来监视和控制温度,湿度和气体交换等因素。本摘要回顾了AI驱动的智能包装的当前状态,探索其应用程序,并突出了聚合物纳米复合材料为食品行业及其他地区创建可持续,互动和响应式包装解决方案的潜力。
摘要 人工智能 (AI) 与教育的融合,包括将英语融入外语 (EFL) 课堂,一直是一个备受关注和争论的话题。事实上,人工智能有可能改变语言学习和教学。通过利用人工智能的力量,教育工作者可以为学生提供个性化的反馈、自适应学习体验、真实的资源和协作机会。这项调查旨在探索英语作为外语 (EFL) 教师对在课堂中融入人工智能 (AI) 技术的看法。作为。该研究专门针对智利一所私立大学的一组 EFL 教师,他们在将人工智能融入教学实践方面拥有丰富的经验。本研究的样本量包括 12 名 EFL 教师,他们是根据他们的专业知识和对人工智能技术的熟悉程度特意挑选出来的。通过探索这些教师的观点,本研究旨在深入了解大学阶段将人工智能融入 EFL 教育的有效性、挑战和潜在好处。研究结果表明,这些教师对人工智能的使用持积极看法,认识到人工智能有潜力提高学习和教学水平。研究结果还强调了在将人工智能融入 EFL 课堂时考虑学生的积极性水平以及教师的技术和教学能力的重要性。本研究深入了解了教师的看法,并阐明了在 EFL 教育中有效实施人工智能技术所需的考虑因素。关键词:EFL 教学;人工智能技术;课堂整合;学生参与。收到:2023 年 5 月 27 日 • 修订:2023 年 6 月 2 日 • 接受:2023 年 6 月 12 日
