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检查云安全性：识别风险...
安全性在云计算中的重要性不能被夸大。由于其许多优势，云计算已成为当代公司运营的关键组成部分。但是，这些好处带有某些安全挑战和风险。这是一些研究安全挑战和其他一些调查的研究，这些研究总结了安全挑战。据我们所知，这些是该领域中最相关的艺术状态。 Tabrischi和Rafsanjani审查了当前的安全框架，以最大程度地减少漏洞和阻碍潜在的攻击。 降低了风险和脆弱性，并增强了对不断联系的世界的信心，它们提供了几个书面政策，程序和过程，概述了整个文章中云环境中安全管理方法的概述。 这些问题涉及云平台数据和服务安全性。 本文分类了安全困难，并在安全问题与建议解决方案的解决方案之间进行了比较研究[18]。 Vinoth and Vemula在[19]中根据文献进行了审查，分析和评估云系统网络和数据安全的最大威胁。 此外，本文讨论了电子商务和银行业务中的几种云使用情况和相关的安全风险。 Sun在隐私安全研究中检查了与各种云计算隐私安全保护系统有关的最新技术。 作者首先概述了与云计算相关的一些隐私安全危害，并提供了保护隐私的详尽方法。据我们所知，这些是该领域中最相关的艺术状态。Tabrischi和Rafsanjani审查了当前的安全框架，以最大程度地减少漏洞和阻碍潜在的攻击。降低了风险和脆弱性，并增强了对不断联系的世界的信心，它们提供了几个书面政策，程序和过程，概述了整个文章中云环境中安全管理方法的概述。这些问题涉及云平台数据和服务安全性。本文分类了安全困难，并在安全问题与建议解决方案的解决方案之间进行了比较研究[18]。Vinoth and Vemula在[19]中根据文献进行了审查，分析和评估云系统网络和数据安全的最大威胁。此外，本文讨论了电子商务和银行业务中的几种云使用情况和相关的安全风险。Sun在隐私安全研究中检查了与各种云计算隐私安全保护系统有关的最新技术。作者首先概述了与云计算相关的一些隐私安全危害，并提供了保护隐私的详尽方法。Second, the paper presents and discusses the state of research for several technologies, including multi-tenant, trust, access control, ciphertext policy attribute-based encryption (CP-ABE), key policy attribute-based encryption (KP-ABE), trace mechanism, fine-grain, multi-authority, revocation mechanism, proxy re-encryption (PRE), hierarchical encryption, searchable encryption （SE）等等。最后，提出的论文比较和分析了典型方案的应用特征和范围。此外，本文还解决了开放研究问题，并指出了潜在的未来研究途径[20]。在本研究中审查了影响云计算技术开发的主要和当前的云安全风险[21]。
安全云 - 存储带有文件访问和文件共享控制
摘要 - 近年来，由于其高效和低成本的管理，基于云的数据存储服务在近年来引起了学术和行业的兴趣。由于它在开放网络中提供服务，因此服务提供商迫切需要使用安全的数据存储和共享机制，以确保数据机密性和服务用户隐私。为了保护敏感数据免于受到损害，最广泛使用的方法是加密。但是，简单地加密数据（例如，通过AES）无法完全满足数据管理的实际需求。此外，还需要考虑对下载请求的有效访问控制，以便无法为阻碍用户享受服务的经济拒绝可持续性（EDOS）攻击。在本文中，我们在基于云的存储的背景下考虑双重访问控制，因为我们在数据访问和下载请求上设计了控制机制，而不会损失安全性和效率。在本文中设计了两个双访问控制系统，其中每个系统都用于独特的设计设置。还提供了系统的安全性和实验分析。
云中的软件定义的网络（SDN）...
软件定义的网络（SDN）已成为云计算中的变革性范式，在网络管理中提供了前所未有的灵活性，可扩展性和效率。通过解开控制和数据平面并集中网络智能，SDN可以在云环境中启用动态资源分配，网络虚拟化和增强的安全性。尽管云计算中的SDN采用仍在不断发展，正在进行的研究，实验和协作中，学术界，工业和标准化机构将推动创新并加速采用。克服诸如性能优化，可扩展性和与现有云平台集成之类的挑战对于实现SDN在重塑云计算未来的全部潜力中至关重要。
通过云进行治理：计算提供商在人工智能监管中的中介作用
随着世界各地的司法管辖区迈出监管最强大的人工智能系统的第一步，例如欧盟的《人工智能法案》和美国第 14110 号行政命令，人们越来越需要有效的执法机制来验证合规性并应对违规行为。我们认为，计算提供商应该承担与人工智能开发和部署相关的法律义务和道德责任，既要提供安全的基础设施，又要充当人工智能监管的中介。计算提供商可以通过四个关键能力在监管生态系统中发挥重要作用：作为安全者，保护人工智能系统和关键基础设施；作为记录保存者，提高政策制定者的可见性；作为客户活动的核实者，确保监督；作为执法者，对违反规则的行为采取行动。我们分析了以有针对性和隐私意识的方式执行这些功能的技术可行性，并提出了一系列技术工具。具体来说，我们描述了非机密信息（计算提供商大部分已经可以访问这些信息）如何提供计算工作负载的两个关键治理相关属性：其类型（例如大规模训练或推理）以及它所消耗的计算量。以 AI 行政命令 14110 为例，我们概述了美国如何开始实施对计算提供商的记录保存要求。我们还探讨了如何添加验证和执行角色以建立全面的 AI 计算监督方案。我们认为国际化将是有效实施的关键，并强调随着计算提供商在 AI 监管中的作用不断扩大，在机密性和隐私与风险缓解之间取得平衡的关键挑战。
云原生人工智能
训练和测试 AI 模型以获得卓越的推理能力需要高质量的数据。云原生基础设施可以通过各种方法访问数据，例如数据湖和仓库。许多云提供商提供块、对象和文件存储系统，非常适合提供低成本、可扩展的存储。例如，模型的大小可以达到 GB。在训练阶段，每次拉取模型的检查点都会对网络和存储带宽造成严重负载。将模型视为容器化工件为将它们托管在 OCI 24 注册表中打开了大门并启用了缓存。它还允许将软件供应链最佳实践应用于模型，例如工件签名、验证、证明和数据来源。此外，容器化模型/工件有助于在 WebAssembly (WASM) 二进制文件中进行捆绑。WASM 是一种独立于平台的高效 CN 推理方法。
直接到云的监视鹰眼“任何地方”相机直接机柜系统数据表
Eagle Eye完整订阅消除了前期资本成本，并包括终身维修和更换。 捆绑所有您需要的东西，并通过Eagle Eye完全订阅获得安心。 完整的订阅包括所有需要的硬件，蜂窝调制解调器管理订阅（M40）和蜂窝调制解调器数据计划订阅（DPMM-001）。 不包括相机订阅。Eagle Eye完整订阅消除了前期资本成本，并包括终身维修和更换。捆绑所有您需要的东西，并通过Eagle Eye完全订阅获得安心。完整的订阅包括所有需要的硬件，蜂窝调制解调器管理订阅（M40）和蜂窝调制解调器数据计划订阅（DPMM-001）。不包括相机订阅。
Mohammed Beroud
论文论文标题：“有关全球价值链和农业式系统的文章，”农业发展系统的转变是结构变化的主要催化剂，这是经济发展的关键过程。在这种情况下，我检查了农业系统转换的三个关键特征，以响应全球化。具体来说，我调查了增值分配的变化，农业工党的收入份额和食品价格传输的变化。
云安全联邦授权计划使用...
9 根据美国国家标准与技术研究所的说法，基线控制是安全控制选择过程的起点。控制的选择基于信息系统的安全类别和相关影响级别，这些类别和影响级别是根据 FIPS 出版物 199 和 FIPS 出版物 200 确定的——美国国家标准与技术研究所，《联邦信息和信息系统安全分类标准》，《联邦信息处理标准出版物 199》（马里兰州盖瑟斯堡：2004 年 2 月）；以及美国国家标准与技术研究所，《联邦信息和信息系统最低安全要求》，《联邦信息处理标准出版物 200》（马里兰州盖瑟斯堡：2006 年 3 月）。
项目名称：欧洲癌症图像联合会 项目缩写：EUCAIM 资助协议：101100633 呼叫标识符：DIGITAL-2022-CLOUD-AI-02 D 3
执行摘要 为应对欧盟 (EU) 内医疗数据二次利用日益增长的重要性，本报告全面概述了《通用数据保护条例》(GDPR) 所规定的为保障数据主体的权利和自由而采取的技术和组织措施。EUCAIM 致力于负责任和透明地共享医疗数据，强调必须在创新与保护个人隐私之间取得微妙的平衡。本报告深入探讨了 GDPR 合规的复杂性，概述了指导合法处理医疗数据的关键原则和规定。报告强调了强大的技术保障措施，例如最先进的加密和匿名化技术，以确保共享信息的机密性和完整性。此外，报告还讨论了实施的组织措施，强调采用隐私设计原则和建立明确的治理结构。此外，报告还讨论了数据保护影响评估 (DPIA) 在识别和减轻与处理医疗数据相关的隐私风险方面的作用。它说明了项目合作伙伴如何认真评估数据处理活动的必要性和相称性，努力在实现项目总体目标的同时尽量减少对数据主体的影响。通过详细研究这些技术和组织措施，该报告旨在成为项目合作伙伴的宝贵资源。它表达了遵守 GDPR 的承诺以及维护向项目贡献健康数据的个人的权利和自由的道德要求，从而为欧盟内医疗保健创新的负责任发展做出贡献。
莱斯利·D·戈尔曼上校 企业云管理机构 (ECMA) 总监 莱斯利·D·戈尔曼上校于 1992 年加入美国陆军，并
莱斯利·D·戈尔曼上校 企业云管理机构 (ECMA) 主任 莱斯利·D·戈尔曼上校于 1992 年加入美国陆军，并于 2000 年通过陆军的“绿金计划”加入军事情报部门。戈尔曼上校在佐治亚州戈登堡和科威特多哈营 (前进) 的第 201 军事情报营服役期间，曾担任 MASINT 排长、SIGINT 收集排长、连队执行官和 S1 营。完成军事情报上尉职业课程后，她被分配到米德堡第 704 军事情报旅，在那里她在国家安全局 (NSA) 担任 SIGINT 行动官和连队指挥官。离开指挥部后，她于 2007 年至 2008 年间多次作为电子战和作战军官被派往伊拉克和阿富汗，开展 SIGINT 终端制导行动和技术评估。2009 年，戈尔曼上校随第一军被派往伊拉克，担任 MNC-I C2 的 SIGINT 顾问和华盛顿州刘易斯堡的单一来源 OIC。戈尔曼上校在美国国家安全局完成了为期三年的实习，即初级军官密码职业计划 (JOCCP)。她曾担任韩国野战站第 501 军事情报旅第 719 军事情报营的 S3 营和 SIGINT OIC。2014 年，戈尔曼上校担任联合部队总部-ARCYBER 的 IROC 负责人，随后担任第 706 军事情报旅的旅 S3 营。戈尔曼上校曾担任网络国家任务部队 03 国家网络保护团队负责人和美国陆军网络保护旅第 2 网络营的指挥官。在担任 ECMA 主任之前，戈尔曼上校最近担任美国陆军网络现役作战主任。戈尔曼上校获得的奖项包括铜星勋章、国防功绩服务勋章、功绩服务勋章和联合服务嘉奖勋章。她因在阿富汗的行动而被授予法国国防银质勋章。戈尔曼上校正在马里兰大学全球校区攻读数据分析硕士学位。她拥有国防大学艾森豪威尔学院心理学学士学位、网络安全硕士学位和国家资源战略硕士学位，主修数据和颠覆性技术。她是第五代德克萨斯人，丈夫是 CW4（退役）马修鲁茨，育有一女莎拉。