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PhishCatcher：客户端防御网络欺骗...
PhishCatcher：使用机器学习1 Mr.G的客户端防御网络欺骗攻击。Harish Kumar，2 B. Srivani，3 B. Nikhitha，4 C. Varshitha 1电子和传播工程系助理教授，Malla Reddy工程学院，妇女Maisammaguda，Dhulapally Kompally，Medchal Rd，Medchal Rd，M，Medchal Rd，M，Secunderabad，Secunderabad。2,3,4，Malla Reddy工程学院电子与传播工程系学生，MALLA REDDY工程学院，Maisammaguda，Dhulapally Kompally，Medchal Rd，M，Medchal Rd，M，Secunderabad，Telangana。摘要网络安全面临着一个巨大的挑战，即保持用户私人信息（例如密码和PIN代码）的机密性和完整性。每天将数十亿用户暴露于伪造登录页面，要求秘密信息。有很多方法可以欺骗用户访问网页，例如网络钓鱼邮件，诱人的广告，点击插错，恶意软件，SQL注入，会话劫持，中间人，拒绝服务和交叉站点脚本攻击。Web欺骗或网络钓鱼是一种电子技巧，攻击者构建合法网页的恶意副本，并请求用户的私人信息（例如密码）。为了应对此类漏洞，研究人员提出了几种安全策略，但他们面临延迟和准确性问题。为了克服此类问题，我们根据机器学习技术提出和开发客户端的防御机制，以检测欺骗的网页并保护用户免受网络钓鱼攻击。该算法采用四种不同类型的Web功能作为输入，然后随机森林分类器决定是否对登录网页进行了欺骗。作为一种概念证明，开发了一种被称为PhishCatcher的Google Chrome扩展程序，它是开发了实现我们的机器学习算法的，该算法将URL归类为可疑或值得信赖。为了评估扩展的准确性和精度，对实际Web应用程序进行了多个实验。实验结果表明，在400个分类的Pheded和400个合法URL上进行的试验的精确度很高，为98.5％，为98.5％。此外，为了测量我们的工具的潜伏期，我们进行了40多个浮网罗的实验。PhishCatcher的平均记录响应时间仅为62.5毫秒。I.介绍于2022年1月1日，法国国家数字科学与技术研究所（INRIA）的成员/用户收到了法语中的一封电子邮件，要求用户使用直接链接https：//www.educationonline确认其网络邮件帐户。nl/cliquez.ici.cas.inria.fr.cas.login/login.htm l。单击此链接时，它需要一个假，但出现了真正的中央身份验证登录页面。此
实现数字特伦甘纳邦的愿景
几家新公司在海德拉巴安家落户。最重要的是，现有公司已经大幅扩大了业务，这充分证明了他们发现我们的州和城市会非常好。许多中型和小型尖端技术领域的公司都在这里开展业务。科技初创公司也为特伦甘纳邦的丰富景观做出了巨大贡献。我们在二线城市开发即插即用空间，然后邀请 IT 公司在这些地方开展业务的模式已经产生了丰厚的回报。瓦朗加尔、卡林纳加尔和卡姆曼的 IT 大楼表现非常出色，未来几个月，我们将在许多其他二线城市（如尼扎马巴德、马布那加尔、纳尔贡达和西迪佩特）开始建设新设施。作为 GRID 政策的一部分，我们现在正在效仿同样的模式，在梅德查尔也建立了一个即插即用 IT 设施，并在马拉克佩特拟建一个。
电池单元与...
（v），印度海得拉巴Medchal District。摘要：电动汽车（EVS）需要一个车载电池充电器单元和电池管理系统（BMS）单元，以平衡每个电池电池的电压水平。因此，提出的电路在一个方面使用了两个函数，因此消除了具有两个自传单元降低复杂性和降低组件计数的需求。电池均衡，旨在使内部电池的充电状态保持相同水平，对于最大化整个电池组的容量并使单元远离过度充电和过度放电损坏至关重要。在本文中，基于对双向转换器的分析，我们提出了一个模糊控制器来适应均衡电流。选择模糊控制器的输入作为充电状态，电荷的平均状态和总内部电阻的差异。通过多数指数（例如均衡速度，效率和细胞保护）评估所提出的均衡器的整体性能。拟议的电路作为反式转换器运行，并在电池充电期间实现功率因数校正。
简化 RP-HPLC 的开发和验证...
1 印度海得拉巴 Geethanjali 药学院药物化学系，Cheeryal (V)、Keesara (M)、Medchal (D) 2 OPJS 大学药学院药物化学系，Rawatsar Kunjla，靠近 Sankhu Fort，Rajgarh (Sadulpur) –Jhunjhunu Road，Churu，拉贾斯坦邦，印度 * 通讯作者 收到日期：2024 年 7 月 18 日；接受日期：2024 年 8 月 15 日；在线发表日期：2024 年 8 月 19 日 https://doi.org/10.33745/ijzi.2024.v10i02.040 ______________________________________________________________________________________________________________ 摘要：开发了一种简单而灵敏的分析方法来量化片剂配方中的曲格列汀。分析物在 Zorbax Eclipse XDB C 18 柱（尺寸：150 mm × 4.6 mm，5 µm）上分离，使用 HPLC 级水和甲醇（40:60 % v/v）作为流动相，泵送速度为 1.0 ml/min。使用波长为 225 nm 的紫外检测器检测流出物。曲格列汀的保留时间为 4.925 分钟。该药物在 7.5–45 μg/ml 的浓度范围内呈现线性。该方法的准确度令人满意，平均回收率在 99.4-100.2% 的可接受范围内。根据 ICH 指南成功验证了该方法。使用 AGREE 软件评估所提方法的环境友好性得分，确定为 0.8。该方法简单、精确、灵敏、快速，并且可用于估算片剂中的曲格列汀。
使用Resnet
1学生/研究学者，2名学生/研究学者，3名学生/研究学者计算机科学与工程学系（人工智能与机器学习）Vignana Bharathi技术研究所，Aushapur（V），Ghatkesar（M），Medchal Dist。 501301，印度Telangana，摘要：智能运输系统（ITS）在增强道路安全和优化交通管理方面起着至关重要的作用。 这些系统有效性的核心是对交通信号灯状态的快速而准确的检测和分类。 这项研究通过提出一种新颖的方法来实时交通光识别，为计算机视觉和机器学习的持续进步做出了贡献。 利用重新网络（残留网络）体系结构，我们的方法解决了各种环境条件所带来的多方面挑战，包括不利的天气，不同的照明和遮挡。 Resnet的深度学习能力使我们的系统能够辨别复杂的模式和功能，从而展示其对现实世界流量情景复杂性的适应性。 除了技术方面，该研究强调了准确的交通光检测和分类的重要性。 这些过程不仅是技术必需品，而且对优化交通流量，最大程度地减少拥堵并最终增强了现代城市环境动态环境内的道路安全性具有深远的影响。 这项研究有助于计算机视觉和机器学习中更广泛的论述，旨在为现实世界所带来的应用所带来的挑战提供实用的解决方案。1学生/研究学者，2名学生/研究学者，3名学生/研究学者计算机科学与工程学系（人工智能与机器学习）Vignana Bharathi技术研究所，Aushapur（V），Ghatkesar（M），Medchal Dist。501301，印度Telangana，摘要：智能运输系统（ITS）在增强道路安全和优化交通管理方面起着至关重要的作用。 这些系统有效性的核心是对交通信号灯状态的快速而准确的检测和分类。 这项研究通过提出一种新颖的方法来实时交通光识别，为计算机视觉和机器学习的持续进步做出了贡献。 利用重新网络（残留网络）体系结构，我们的方法解决了各种环境条件所带来的多方面挑战，包括不利的天气，不同的照明和遮挡。 Resnet的深度学习能力使我们的系统能够辨别复杂的模式和功能，从而展示其对现实世界流量情景复杂性的适应性。 除了技术方面，该研究强调了准确的交通光检测和分类的重要性。 这些过程不仅是技术必需品，而且对优化交通流量，最大程度地减少拥堵并最终增强了现代城市环境动态环境内的道路安全性具有深远的影响。 这项研究有助于计算机视觉和机器学习中更广泛的论述，旨在为现实世界所带来的应用所带来的挑战提供实用的解决方案。501301，印度Telangana，摘要：智能运输系统（ITS）在增强道路安全和优化交通管理方面起着至关重要的作用。这些系统有效性的核心是对交通信号灯状态的快速而准确的检测和分类。这项研究通过提出一种新颖的方法来实时交通光识别，为计算机视觉和机器学习的持续进步做出了贡献。利用重新网络（残留网络）体系结构，我们的方法解决了各种环境条件所带来的多方面挑战，包括不利的天气，不同的照明和遮挡。Resnet的深度学习能力使我们的系统能够辨别复杂的模式和功能，从而展示其对现实世界流量情景复杂性的适应性。除了技术方面，该研究强调了准确的交通光检测和分类的重要性。这些过程不仅是技术必需品，而且对优化交通流量，最大程度地减少拥堵并最终增强了现代城市环境动态环境内的道路安全性具有深远的影响。这项研究有助于计算机视觉和机器学习中更广泛的论述，旨在为现实世界所带来的应用所带来的挑战提供实用的解决方案。通过强调准确的交通信号识别的重要性，我们的研究试图推动该领域的进步，并可能对发展智能交通管理系统的发展产生潜在影响，这可能会对城市的流动性和安全性产生积极影响。索引术语 - 交通信号灯，重新系统，深度学习，计算机视觉。