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CISSP-认证考试大纲
ñ Open System Interconnection (OSI) and Transmission Control Protocol/Internet Protocol (TCP/IP) models ñ Internet Protocol (IP) version 4 and 6 (IPv6) (e.g., unicast, broadcast, multicast, anycast) ñ Secure protocols (e.g., Internet Protocol Security (IPSec), Secure Shell (SSH), Secure Sockets Layer (SSL)/ Transport Layer Security (TLS)) ñ Implications of multilayer protocols ñ Converged protocols (e.g., Internet Small Computer Systems Interface (iSCSI), Voice over Internet Protocol (VoIP), InfiniBand over Ethernet, Compute Express Link) ñ Transport architecture (e.g., topology, data/control/management plane, cut-through/store-and-forward) ñ Performance metrics (e.g., bandwidth, latency, jitter, throughput, signal-to-noise ratio) ñ交通流（例如，南北，东西方）的物理细分（例如，频段，频段外，气动，气动）ñ逻辑细分（例如，虚拟局部网络（VLAN），虚拟私人网络（VPN），虚拟路由和转发，虚拟域，虚拟域，网络/分段（E.G.E.G.E.G.E.G.E.G. distributed firewalls, routers, intrusion detection system (IDS)/intrusion prevention system (IPS), zero trust) ñ Edge networks (e.g., ingress/egress, peering) ñ Wireless networks (e.g., Bluetooth, Wi-Fi, Zigbee, satellite) ñ Cellular/mobile networks (e.g., 4G, 5G) ñ Content distribution networks (CDN) ñ Software定义的网络（SDN），（例如，应用程序编程接口（API），软件定义的广泛区域网络，网络函数虚拟化）ñ虚拟私有云（VPC）ñ监视和管理（例如，网络可观察性，流量流量，交通流量/塑形，容量管理，容量管理，故障检测和处理）
在基于MLP的DDOS攻击检测中，Harris Hawks和Dragonfly优化方法合并的方法J. Ghasemi *A，R。Salah-Hassan
在本文中，提出了一个新的入侵检测系统（IDS）来处理分布式拒绝服务（DDOS）攻击。提出了一种基于Harris Hawks优化（HHO）和蜻蜓算法（DA）的组合算法，以选择相关功能，并消除NSL-KDD数据集中的无关和冗余特征。提取的特征呈现给多层感知器（MLP）神经网络。该网络（作为分类器）将网络流量分为两个类别，即正常和攻击类别。在入侵检测领域中使用两个标准和广泛使用的数据集评估所提出的模型的性能：NSL-KDD和UNSW-NB15。模拟的结果清楚地表明了在关键评估标准（例如准确性，精度，回忆和F量）方面，与以前的方法相比，所提出的方法的优越性。具体而言，所提出的方法在这些指标中分别显示出96.9％，97.6％，96％和96.8％的改善（与基线方法相比）。这些改进的主要原因是合并算法智能选择最佳特征并降低数据尺寸的能力。这种仔细的功能选择使MLP神经网络可以专注于关键信息，提高分类准确性并最终提高入侵检测系统的性能。这项研究表明，将优化算法和机器学习结合起来效果很好。因此，它有效地应对DDOS攻击。它可以导致更好的入侵检测系统。这些系统将更有效，准确。
我们很高兴宣布将在Ayia Napa举行的第六届国际控制和耐断层系统国际会议（Systol2025）
Selected Conference Topics Fault detection and isolation Fault tolerant control / fault recovery Cyber- physical security Resilience Networked control system Health monitoring Intrusion detection in CPS Decision making AI for fault diagnosis Discrete event and hybrid systems Supervisory control Fault-forecasting methods Data-driven methods Maintenance policies Risk analysis Safety Control Transportation systems Automobile Ground / Aerial Autonomous vehicles Power plants / energy transport Chemical processes Aeronautics / aerospace土木工程水分配系统通信网络机器和机器人医疗设备puigupc，spainvicenc.puig（at）upc.eduifac safeprocess tc6.4
电子和信息工程学中的Beng（荣誉）学位课程
EIE4113 Wireless and Mobile Systems 3 ELE X EIE4114 Digital Forensics for Crime Investigation 3 ELE X EIE4116 Surveillance Studies and Technologies 3 ELE X EIE4118 Intrusion Detection and Penetration Test 3 ELE X EIE4119 Mobile Device System Architecture 3 ELE X X EIE4122 Deep Learning and Deep Neural Networks 3 ELE X EIE4402 Power Electronics 3 ELE X EIE4413数字信号处理3 ELE X EIE4428多媒体通信3 ELE X X EIE4432 Web Systems and Technologies 3 ELE X EIE4435图像和音频处理3 ELE X
自动数据删除：多...
摘要：自Covid-19的爆发以来，随着用户正在使用在线平台但所有必需品，在线云服务的采用迅速繁荣，它促使这些公司转移到多云平台以存储和管理产品和客户的数据。，但是云平台在提供数据安全和隐私方面落后，因为直到现在尚未开发出适当的机制。随着时间的流逝，入侵者可以获取存储在多云平台上的数据的访问。需要一个可靠的系统，该系统将数据删除为入侵者，以试图出于恶意原因掌握数据。在本文中，我们提出了一个简短的概念，了解独特系统，该系统在入侵发生后立即删除数据。我们将该系统命名为具有集成入侵检测系统的自动数据删除系统。添加IDS系统可能具有彻底改变多云行业的能力，因为它提供了一种处理数据泄露的快速而独特的方式。关键字：云计算，数据安全，入侵检测系统，数据删除系统，自动化
趋势微型临界点
这种整合的战略好处包括转发检测事件的能力和Intrusion Feelention Feltery Protection Station Statige to Trend Vision One，以进行相关检测和其他高级分析。这可以实现更高质量的警报和更主动的事件发现。通过选择过滤器并将策略直接从趋势愿景一号开始到提示点SMS配置文件来减轻CVE风险。趋势视觉检测到的威胁也可以在网络层上进行操作，从而使您能够在检测后的几分钟内阻止可疑对象，并破坏网络关键位置的攻击。此外，可以自动发送由SMS检测到的URL，以通过云沙盒进行分析，而无需任何其他基础架构。分析了URL后，您可以在趋势视觉One Sandbox Analysis应用程序上查看结果。
合格的研究指南的详细信息学校...
51652 S Venkatraman博士副教授2 5 9042987049 Venkatraman.s@vit.ac.ac.ac.in混合入侵检测系统和智能网络
卷积神经网络
摘要从互联网技术和通信技术的快速发展中受益，行业互联网迅速上升。随着互联网技术的快速发展，网络安全变得越来越突出。此外，入侵攻击会导致系统故障或降低系统性能，因此入侵检测是确保系统可靠性的重要方面。针对运营过程中工业互联网面临的巨大安全风险，本研究提出了一种基于卷积神经网络的工业互联网故障检测模型，该模型最初通过卷积神经网络筛选了卷积神经网络的入侵攻击，并引入了粒子群群群优化算法，以识别筛查的入侵攻击。The experimental results demonstrated that when the training set size was 1600, the accuracy rates of random forest, K-mean clustering algorithm, convolutional neural network and improved convolutional neural network algorithms were 93.2%, 94.9%, 96.3%, and 98.6%, respectively, and the false alarm rates were 6.9%, 5.0%, 3.8%, and 2.1%, respectively.随机森林，K均值聚类，卷积神经网络和改进的卷积神经网络算法的均方根误差值分别为0.32、0.22、0.18和0.11。当训练集大小为800时，相应的F1值为0.81、0.84、0.87和0.98。该研究的结果表明，改进的算法模型优于其他策略，为在工业互联网中的应用提供了坚实的基础。