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美国联邦巡回上诉法院
在Edas，Russ August＆Cabat，The Angels，CA，事故炉。也由MRC A. Fish，Poly Motition，R Hani M. Illiams代表。j of the Night，Devivoise＆LLP，加利福尼亚州旧金山，广告广告。辩护 - 有吸引力的Fortined，Inc。还由Douglas R. N Emec，Skadden，Arps，Slate，Meagher＆LLP Flom，纽约，纽约； J Ames和P AK，Alto Path，CA。g uy and Onay，LLP Paratz，纽约，纽约，纽约，System Reaductions，Inc。，Sters Networks，Ltd。加利福尼亚州欧文市欧文（Irvine）的Lton G Eorge Beast，for Panzura，Inc。也由Ohani的M Ichell代表Thodore J.N.也
对安全应用程序的生成对抗网络的审查
摘要。网络安全的进步对于一个国家的经济和国家安全至关重要。随着数据传输和存储的指数增加，迫切需要新的威胁检测和缓解技术。网络安全已成为绝对的必要性，每天每天都有越来越多的传输网络，导致数据存储在服务器上的数据的指数增长。为了阻止将来的复杂攻击，有必要定期更新威胁检测和数据保存技术。生成对抗网络（GAN）是一类无监督的机器学习模型，可以生成合成数据。gan在基于AI的网络安全系统中变得重要，例如入侵检测，隐肌，密码学和异常检测。本文对将gans应用于网络安全的研究进行了全面综述，包括对这些研究中使用的流行网络安全数据集和甘恩模型架构的分析。
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。
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。
卵巢癌中的竞争性内源性 RNA 网络
上皮性卵巢癌是造成大多数卵巢恶性肿瘤的元凶，其高度侵袭性和化疗耐药性一直是使用主流疗法治疗患者的主要障碍。近几十年来，微小RNA（miRNA）、环状RNA（circRNA）、长链非编码RNA（lncRNA）和竞争性内源性RNA（ceRNA）在卵巢癌发展中的重要性得到了重视。这些RNA之间的这种隐藏语言导致人们发现卵巢癌细胞中存在巨大的调控网络，这些网络对基因表达有重大影响。除了为靶向治疗提供充足的机会外，circRNA和lncRNA介导的ceRNA网络成分还提供了宝贵的生物标志物。本研究全面、最新地回顾了这些ceRNA网络在卵巢癌发生、治疗、诊断和预后标志中的重要性的最新发现。此外，它还为作者提供了单细胞 RNA 测序和个性化医疗时代的未来视角。关键词：环状 RNA、竞争性内源性 RNA、长链非编码 RNA、microRNA、卵巢癌
智能网络和服务（SNS）联合...
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