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通过头部运动控制的轮椅
1,2,3 BE, 4 教授电气和电子通信工程系，Paavai 工程学院，Paavai Nagar，NH-7，Namakkal，泰米尔纳德邦 637018，印度。摘要：在这个项目中，我们利用头部运动为身体有障碍的人设计了一款智能轮椅。该项目的主要目标是为身体有障碍的人设计一款用户友好的轮椅，它基于头部运动和基于距离来检测障碍物或物体。这个项目包括超声波传感器和加速度计。超声波传感器用于确定轮椅与其对面障碍物之间的距离。轮椅的运动是根据身体有障碍者的头部运动来编程的。在移动期间，超声波传感器计算距离，如果轮椅靠近任何其他物体，轮椅就会发出警报并停止。这是控制轮椅的有效方法，左转和右转运动可以通过基于用户的头部运动轻松控制，当轮椅靠近任何障碍物时，它会自动停止。这种控制轮椅的方法让身体有障碍的人也可以轻松操作。关键词：MEMS 传感器、直流电机驱动器、Arduino 微控制器、超声波传感器、振动传感器、心跳传感器简介
使用机器学习的基于异常的恶意软件检测
网络安全工程系Paavai工程学院，印度泰米尔纳德邦Namakkal，摘要：恶意软件检测是网络安全的关键方面，传统的基于签名的方法证明不足以防止不断发展威胁。本期刊使用机器学习探索异常基本检测，通过识别与正常行为的偏差来识别恶意活动。所提出的系统利用机器学习算法来检测未知和零日恶意软件，从而通过适应新的威胁模式来增强网络安全。该研究研究了在现实世界环境中实施该系统的运营，经济和技术可行性。通过将先进的机器学习技术与基于异常的检测相结合，提出的系统代表了网络安全领域的重大进步。它旨在为新兴威胁提供更强大的防御机制，从而增强了针对已知和未知恶意软件的保护。本期刊不仅有助于开发前沿安全技术的发展，而且还为在动态和复杂的现实世界环境中实施这些系统的实际考虑提供了宝贵的见解。简介恶意软件多年来一直在显着发展，越来越复杂且难以捉摸，这使传统的检测方法（例如基于签名的方法）越来越无效。与基于签名的方法（反应性且仅限于已知威胁）不同，基于异常的检测旨在主动识别可能指示新形式或未知形式恶意软件的可疑行为。基于签名的检测取决于已知的恶意软件签名和模式的数据库；但是，这种方法与不匹配任何已知签名或多态性恶意软件的新兴威胁斗争，这些威胁不断地改变其外观以逃避检测。基于动物的检测是一种有希望的替代方案，通过专注于确定与系统或网络中正常行为的既定模式的偏差。这种方法利用机器学习技术来构建和维护正常活动的全面模型，从而使其能够识别和标记偏离该基线的异常模式。
医疗保健聊天机器人 - AI驱动的医疗保健聊天机器人...
1教授，2名学生，3名学生，4学生1学生1计算机科学与工程系，1帕瓦伊工程学院，印度泰米尔纳德邦Namakkal。摘要：该项目提出了AI驱动的医疗保健聊天机器人，旨在提供个性化的实时医疗支持和主动的健康管理。利用高级自然语言处理（NLP）和深度学习算法，聊天机器人可以有效地解释和响应用户输入，以满足一系列医疗保健需求，包括健康监控，常规检查，远程医疗咨询和保险指南。通过充当虚拟医疗保健助理，该系统旨在弥合用户与基本保健服务之间的差距，从而增强对医疗信息和资源的可访问性。聊天机器人的核心功能包括持续的健康监测，使用户能够跟踪生命体征，症状和生活方式习惯。通过常规评估，该系统评估一般福祉，标记潜在的健康问题，并为适当的行动提供建议。对于远程医疗，它支持与医疗保健专业人员的虚拟咨询，以确保及时获得医疗建议。此外，聊天机器人简化了复杂的保险流程，提供了有关覆盖范围，索赔和报销的分步指南。通过机器学习和连续的用户互动，AI模型随着时间的推移增强了其响应能力和准确性，提供了全面和直观的体验。无论是协助慢性病管理还是预防性护理，聊天机器人都促进了一种积极的健康方法，使个人能够独立管理自己的福祉。该项目旨在使医疗保健访问权力民主化，使所有用户都可以使用高质量的医疗支持，无论其位置或医疗专业水平如何。关键字：医疗保健，医疗保健聊天机器人，自然语言处理（NLP），医学深度学习，实时医疗支持，健康监测，远程医疗咨询，虚拟医疗保健助理，主动健康管理，患者参与，慢性病管理，预防医疗保健，保险指导，重要的签名监测。
在虚拟化云环境中利用侧向通道漏洞：
2,3,4学生，网络安全系，Paavai工程学院，Namakkal Abstract Cloud Computing对虚拟化的依赖引入了安全风险，尤其是侧道通道攻击，这些攻击利用共享资源来推断敏感数据。这些攻击利用CPU缓存，内存访问模式，时机变化和功耗来从共同定位的虚拟机（VMS）中提取机密信息。本文在虚拟化的云环境中分类了新兴的侧道渠道威胁，分析攻击向量，例如基于缓存的基于内存，基于内存，功率分析，时机和基于网络的侧向通道攻击。它还评估了现有的对策，包括基于硬件的隔离，软件防御和管理程序级别的安全性增强功能。此外，本文探讨了跨VM侧向通道攻击的现实案例研究，并提出了未来的缓解策略，例如AI驱动的异常检测，量子弹性加密和安全的硬件创新。解决这些漏洞对于确保数据机密性和对多租户云基础架构的信任至关重要。加强针对侧通道攻击的防御能力将在云计算的未来安全性中起关键作用。关键字：云安全性，侧渠道攻击，管理程序安全性，多租户云环境简介云计算通过提供可扩展，成本效益和需求计算资源来改变现代IT基础架构。各个行业的组织越来越依赖云服务来存储，处理和管理敏感数据。在云计算的核心上是虚拟化，它使多个虚拟机（VM）能够通过管理程序在共享的物理硬件上操作。虚拟化增强了资源利用率和运营效率，但它也引入了安全风险，尤其是侧通道攻击。侧通道攻击通过共享硬件资源而不是利用软件漏洞来利用间接信息泄漏。在多租户云环境中，攻击者可以通过分析缓存访问模式，内存交互，时机变化，功耗或网络流量来提取敏感数据。与通常需要直接访问目标系统的常规攻击不同，侧渠道攻击使对手可以从共同居民VM中推断机密信息，而不会违反传统的安全机制。日益增长的基础设施 - AS-A-Service（IAAS）和平台为AS-AS-Service（PAAS）模型增加了侧向通道攻击的风险，因为不同的租户经常共享相同的物理