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增强互联网路由安全性的路线图 [...
除了目标地址前缀之外，BGP 公告还必须包含一个属性，该属性记录到每个目标的 Internet 路由，该路由编码为到目标的流量将穿过的其他网络序列（即 AS 路径）。其他可选属性可以编码有关宣布路由的邻居（例如，客户、提供商或对等网络）的业务关系的信息，以及可用于限制如何与其他相邻网络共享学习到的路由的策略信息。BGP 路由器从其邻居通告的路由中选择到每个目标地址前缀的“最佳路径”。此最佳路径确定在将数据流量转发到 Internet 上的每个唯一目标时要使用的相邻网络。用于选择到每个目标的最佳路径的策略完全是每个网络本地的，但它通常基于从客户网络学习到的首选路由或具有较短 AS 路径的路由。
TELE 6510：IoT（物联网）基础知识秋季...
课程信息 课程名称：物联网基础 课程编号：TELE 6510 学期和年份：2024 年秋季 学分：4 CRN：20842 课程形式：传统 讲师信息 全名：Haitham Tayyar 电子邮件地址：h.tayyar@northeastern.edu 办公时间：周五下午 5:35 至 6:05 讲师简介 Haitham Tayyar 博士拥有温哥华不列颠哥伦比亚大学的电气工程博士学位。他在世界各地的各种学术机构从事电气工程、计算机工程和信息技术领域的工作经验超过 15 年。在他的职业生涯中，Tayyar 博士曾担任软件工程师、微电子故障分析师以及电信工程师。助教信息 全名：单击或点击此处输入文本。电子邮件地址：单击或点击此处输入文本。办公时间：单击或点击此处输入文本。课程先决条件 无 课程描述 从行业角度探索物联网 (IoT) 所涉及的基础和技术。主题包括机器对机器 (M2M) 通信和无线传感器网络 (WSN) 及其与物联网的关系以及它们的发展。这涉及所有三个主要元素：(1) 设备、(2) 通信/网络和 (3) 分析/应用程序。具体来说，它介绍了与嵌入式设备相关的技术和接口，并介绍了物联网分析的基础知识，包括机器学习和基于规则的人工智能。课堂上介绍的大部分内容都集中在行业主导的物联网网络机制标准化上。在此背景下，它检查了物联网的基本组成部分
Internet网关安全实践指南
版权通知©2024，由中华人民共和国的香港特殊行政区政府由中华人民共和国人民共和国特殊行政区，本出版物中包含的著作中的版权归中国人民共和国香港特殊行政区政府所有。，您通常可以以任何格式或培养基来复制和分发这些材料，前提是满足以下条件 - （a）尚未明确指出特定项目被排除在外，因此不得复制或分发； （b）并非为了创建出售副本而进行复制； （c）必须准确地复制材料，不得在误导性的情况下使用； （d）副本应伴随着“在中华人民共和国香港特殊行政区政府的许可下复制/分发的一词。保留所有权利。”如果您希望出于上述允许的目的而制作副本，则应通过联系数字政策办公室寻求许可
BC原住民社区互联网连接
数字公平对原住民至关重要，因为它可以确保能够以尊重各种文化，价值观和权利的术语与数字技术互动。原住民可以通过访问数字资源并获取利用它们所需的技能来充分参与相互联系的世界。此参与包括访问经济发展计划，教育机会，紧急服务，医疗保健服务和社会联系。此外，数字股权使原住民社区能够在数字上保存和共享传统知识，语言和文化实践，从而促进文化弹性和代际知识共享。它还支持由土著领导的创新和企业家精神，使社区能够利用技术来进行自决和可持续发展。
研究文章垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众关于人工智能 (AI) 图像生成器（如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否会被用来在政治话语中注入虚假信息。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是受到利润或影响力而不是意识形态的驱使）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既没有关注发布图片的页面也没有意识到图片是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图片，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观察站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收稿日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发表日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器（例如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收到日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发布日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
行星互联网AB-温室气体排放报告
本报告构成了《星球Internet AB》（IOP）的第二份年度温室气体排放报告。iop是一家气候和自然影响公司，负责管理指数路线图计划的秘书处，任务是将创新者，变压器和颠覆者团结起来，通过指数级的气候行动和解决方案，到2030年将所有排放量减少。本报告致力于报告《星球Internet》（2023年1月至12月12日）产生的温室气体排放，并得到2023年2023年财务业绩报告和一份影响报告（2022年1月至2023年12月12日）。2023年的营业额为11.8 MSEK，该公司平均拥有8名全职员工。该报告的目的是增加对驱动公司温室气体排放的原因的理解，以便将减少措施的优先级列为优先级；并遵守SME气候中心的要求。2022年已被选为公司气候报告的基准年。IOP的气候报告也是通过中小企业气候中心进行的。
通过医疗互联网（IoT）
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1175通过事物医疗互联网（Iot）Rakesh Ranjan＃，*，*，*和Bikash Chandra Sahana＃摘要（iot a Internift of Things Internetional），iot（IOT）的综合型（IOT）医疗保健部门。本研究重点介绍了物联网在医疗保健中的深远影响，尤其是在实时监控和基于IOT的系统促进的数据收集中。传感器，可穿戴设备和医疗设备的整合为医学专业人员提供了对患者状况的重要见解，可以实现个性化治疗计划，远程监测以及及时确定健康异常。这项研究旨在提出一个全面的路线图，以通过物联网将医疗保健从以医院为中心转变为以患者为中心的模型。主要目标是了解医疗物联网（HIOT）如何提高运营效率，实现个性化护理并促进远程监控，以改善患者的结果。为了实现这些目标，已经进行了对医疗物联网技术的全面研究，包括可穿戴设备，智能手表，移动健康（M-Health）和健身追踪器。该研究强调了互连的设备和数据分析如何提高操作效率，个性化患者护理以及对医疗程序的优化。最终，通过IoT Technologies概述了针对更智能和更安全的医疗设施概述的全面路线图指出，定制的护理，远程监控和加快程序成为医疗保健交付不可或缺的组成部分。
非地面网络：将互联网延伸至太空
那么，为什么现在情况有所不同，NTN 能否取得更大的成功？有几个因素共同作用。首先，随着新型可重复使用卫星进入市场，卫星部署成本正在大幅下降。SpaceX 是该领域一家非常知名的公司，其可重复使用技术有助于降低成本。一旦进入门槛足够低，市场就会向非政府参与者开放。第二个因素是空中接口的标准化。5G 的差异化因素之一是波形设计灵活，包括支持非地面部署。这使得大容量（地面）技术可以重复用于 NTN 用例，包括重复使用 5G 生态系统组件、接口和软件堆栈。这降低了复杂性和时间线，从而降低了成本和风险。第三个因素是市场需求。世界上一半未得到服务的人口既是巨大的市场机会，也是获得政府资助的一种方式。