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增强6G网络中的安全性和隐私
上升的第六代技术（6G）技术的实施使系统可以实现超状态的数据速率，超低延迟，大规模连通性和智能通信能力。相同的技术进步产生了实质性的隐私和安全问题，包括网络威胁和违反隐私的风险以及人工智能技术的风险。本研究研究了地缘政治如何解决6G的安全和隐私主题，同时概述了应对威胁和潜在的未来工作领域的解决方案。讨论将集中于确保最受保护的波浪进行通信的声音解决方案，同时保留隐私，因为这些解决方案将通过量子键密码学和具有基于AI的安全性和零信任体系结构组件的量子键加密和区块链来推动6G网络的演变。
网络体系结构对6G
NGMN的“ 6G位置语句”操作员视图[1]设想6G是通信网络的优雅发展到2030年代，为客户提供了引人注目的新服务和功能。历史上，网络体系结构在塑造整个移动系统的效率和潜力方面发挥了作用。许多人认为，在6G时代，新兴服务和场景将推动对网络体系结构的不断增长，以超越传统的连接并整合多维功能。适当地包含人工智能（AI），计算，传感和增强的安全性。6G网络体系结构的设计和定义明确的迁移策略是整体标准化过程的基础。但是，尚未达成6G网络体系结构的共识。NGMN移动网络运营商当前处于其4G和5G网络发展的不同阶段。有些已经过渡到5G独立（SA），而另一些人仍处于非独立（NSA）配置或通过中间阶段进行。MNO之间的这种异质性在最合适的6G演化路径上呈现了不同的观点。所考虑的选项包括采用全新的6G核心，扩展和增强现有的5G核心，甚至将4G EPC的元素集成到混合核心中。这些挑战与5G标准化过程中遇到的挑战相呼应，在5G标准化过程中，不同的迁移选项（NSA和SA）引入了显着的复杂性。为此，NGMN MNO成员与NGMN的在需要灵活性的需求，适应操作员之间的5G网络演变之间找到适当的平衡，以及确保6G简单性的需求仍然是一个至关重要的挑战。认识到这些挑战，大多数NGMN MNO成员认为，现在是开始对6G网络体系结构进行研究的适当时机，许多人强调了在3GPP标准化之前实现一致性的紧迫性。
Innovate UK弹射网络：英国创新生态系统的核心弹射器
我们有五个战略野心：1。英国能源系统支持的公司是能源创新的全球领导者。2。人们可以轻松且期望脱碳。3。企业和公共部门具有快速，轻松地脱碳的工具，可以使建筑物和遗址中使用的能量脱碳。4。基于强大的整个系统计划，英国的每个地区都在投资新的，零净能源基础设施。5。正在迅速推出了一种新的灵活的，数字化的零能源系统，这对所有消费者来说更有弹性，更好。
智能SOP体系结构和电力控制型直流铁路与LV分销网络之间的管理
软开放点（SOP）（SOP），也称为软点，通常是电源电子转换器，用于电源分配网络中，与传统的正常开放点（NOP）和正常截断点（NCP）相比，可以实质上改善对功率流的控制，如图1所示。径向（通常打开）和网格（通常关闭的）分销网络都有几个优点和缺点。径向网络很简单，但不是很可靠。相反，网格网络提供一定程度的冗余，以在发生故障时继续电源，但需要更复杂的保护安排[1-2]。因此，SOP是设计混合网络的最佳候选者，在该网络中可以根据实际的网络条件实际切换到radial层转换为网状，反之亦然。SOP可以控制主动和反应幂的流动，并调节分布网络不同节点之间的电压。它们也可以用于更改网络的配置，以提供由故障隔离的负载，或者在网络中的一个进料器上隔离不良和故障，而不是减轻对其他馈线的故障。以前的技术文献已经彻底介绍了中型电压发电网络的SOP的不同结构和控制方法，并证明了网络操作的改进[3-5]。但是，到目前为止，尚未对铁路和分销网络之间的SOP技术应用。此外，电气铁路这两个网络都将受益于更集成的设计，特别是：i）减少功率损失，ii）在场景中保存电网稳定性，其局部可再生能源（RES）高渗透率，iii）电动汽车（EVS）的充电站（EVS），电气能源和优先人。
与加拿大代表团的网络
AutoAalign开发了一个旨在改变制造业的AI平台，利用了尖端的AI技术，其可靠性在不同的数据类型上提高了可靠性，以简化和彻底改变制造过程并推动运营效率。该解决方案是由全球顶级实验室构建的，NVIDIA将解决方案集成到其企业AI平台中。自动对制造业领域采用的重大障碍，包括绩效问题，监管问题，安全性和声誉损害的风险。AutoAalign的解决方案是AI主管，通过实时监督AI来解决问题并提高结果一致性来解决这些问题。该解决方案提供了全面的错误检查，从而导致安全有效的AI。
使用图形神经网络在Web应用程序中检测漏洞检测的方法
由于开源软件包漏洞而引起的软件系统的复杂性日益增长，使软件漏洞检测成为关键的优先级。传统的脆弱性检测方法，包括静态，动态和混合方法，通常在高阳性速率和有限的效率方面挣扎。最近，基于图的神经网络（GNN）和变形金刚模型通过表示代码作为捕获语法和语义的图表来提高漏洞检测准确性。本文介绍了一个混合框架，结合了门控图神经网络（GGNN）和变压器编码器以利用多个图表表示：抽象语法树（AST），数据流程图（DFG），控制流程图（CFG）（CFG）和代码属性图（CPG）。GGNN提取图级特征，而变压器在图形编码数据中增强了顺序上下文理解。该模型使用这些功能来检测功能级代码段中的漏洞。评估我们在OWASP WebGoat数据集上的框架的评估证明了在五种主要漏洞类型中不同图形表示的有效性：命令注入，弱加密，路径遍历，SQL注入和跨站点脚本。实验结果表明，GGNN+CpG配置始终产生高度弱点的较高回忆，而GGNN+CFG在检测基于控制的基于控制的漏洞（例如命令注射）方面表现出色。这些发现突出了混合GNN-Transformer框架在增强网络安全应用程序的代码漏洞检测方面的潜力。GGNN和变压器模型的集成导致在所有漏洞类型中的准确性，精度，回忆和F1得分方面显着增强，每个图表表示对代码结构和脆弱性模式都有独特的见解。
一致的生成对抗网络
简介：使用实验室模拟或陆地模拟环境中产生的支持数据来解释行星表面的远程光谱。域翻译弥合了这些数据集之间的差距以解释航天器仪器限制，但是对于这种比较，很少有专用的自动化机制存在 - 单独使用广义模型。生成模型已用于重建稀疏的观察结果，并补偿了探测器特异性的噪声和信号转移。生成域翻译提供了一个独特的机会，可以比较具有相关多种属性但不同观察条件的数据集[1-3]。空间，时间，成分，嗜热物，环境和其他观察性特征可能会在仍然具有至少一个基础特性的数据集中有所不同。两个具有巨大不同频谱分辨率的数据集可能具有相同的特征吸收功能，但是在每个功能中识别每个功能都是完全不同的任务。例如，与未知仪器遮盖的8-32频段光谱中的特征很容易与在实验室中没有手动差异的150个或更多频段的类似光谱进行比较。在这里，我们证明了生成对抗网络（GAN）在观察域之间翻译光谱数据的同时，同时保留了歧管组成和热物理特征，但以最小的重建损失转换了特定的特定环境。此域翻译模型可以将低分辨率的远程光谱转换为更高的分辨率，并有效地补偿了仪器响应功能，大气干扰，目标温度或反照率以及其他特定于观察的效应。