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AI 自适应 POW：用于 DDoS 防御的 AI 辅助工作量证明 (POW) 框架
在客户端-服务器架构中，负载均衡器负责验证和分配各个服务器实例之间的传入客户端请求。这可以防止单个服务器实例不堪重负。客户端通过发起请求开始交互。成功建立连接后，负载均衡器将请求放在服务器队列上。假设服务器的队列大小是有限的，大量恶意流量可能会耗尽此队列，使其无法处理真正的客户端请求。在本文的范围内，我们重新讨论了容量密集型分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。在这里，对手假装是真正的客户端，从而消耗大量服务器资源，并且几乎没有资源留给真正的客户端。一种可能的防御策略是强制所有连接的客户端在初始客户端-服务器连接建立阶段解决工作量证明计算难题。通用工作量证明 (POW) 框架由难题生成器、难题解答器和难题验证器组成。谜题生成器将谜题发送给解算器，解算器解开谜题并将解决方案发送给验证器。这些谜题的难度级别不同，即每个谜题需要不同数量的计算资源才能解决。解决谜题的任务会在交互过程中引入延迟，并且此延迟时间与谜题难度成正比。在本文中，我们使用 Java 编程语言 AI Adaptive POW 构建了一个基于 POW 的 DDoS 防御框架。该框架由人工智能 (AI) 协助，通过分配适当的 POW 谜题自适应地减慢对抗流量，从而在持续的 DDoS 攻击期间提高服务器的可用性。我们的 AI Adaptive POW 框架利用声誉分数来指导决定每个客户端应该解决多难的谜题。声誉分数是一种启发式方法，可指导系统区分真实客户端和恶意客户端。此启发式方法是使用检查传入客户端请求特征的 AI 算法计算的。
策略驱动的 AI 辅助 PoW 框架
分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击是一种恶意攻击，它通过使用大量互联网流量淹没目标或其周围的基础设施来破坏目标服务器、服务或网络的正常流量。一种可能的防御策略是采用有效的基于工作量证明 (PoW) 的系统 [3]、[1]、[2]。PoW 系统的工作原理是要求传入的网络请求花费精力解决任意数学难题，以防止任何人攻击系统。在基于 PoW 的系统中，客户端必须投入一些计算（CPU 周期、带宽等）来解决难题以证明其真实性。PoW 系统通常由三部分组成：发行者、求解者和验证者。发行者（也称为生成器）将难题发布给求解者，求解者求解并将解决方案发送给验证者。在简单的联网客户端-服务器环境中，服务器包含发行者/生成器和验证者组件，而客户端是解算器。在本文中，我们构建了一个人工智能 (AI) 辅助的 PoW 框架。我们创建了一个“自适应”发行者，它可以生成具有不同难度的谜题。该系统背后的想法是通过向不可信连接发布“难”谜题来惩罚不可信连接，同时为可信请求提供“简单”谜题。至关重要的是，这些挑战会在环境中为不可信连接引入延迟。可以使用传入流量特定功能来区分可信/不可信客户端。换句话说，AI 子系统可以为传入请求计算信誉分数，从而指导谜题生成器。我们的框架有两个有用的属性。首先，每个客户端都需要为使用系统支付费用，并且随着客户端信誉分数的下降，该费用会增加。其次，难题的工作量是自适应的，可以进行调整。该框架将确保信誉评分较低的客户端比信誉评分较低的客户端接收服务器响应的延迟更长。
2/11 步兵团历史上的战俘经历
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研究文章 POW + C-SPACE 的有效性......
本研究在自我调节策略发展模型（SRSDM）的基础上，通过家庭呈现了POW+C-SPACE（选择我的想法-整理我的笔记-多写多说+人物-设置-目的-行动-结论-情绪）策略，以提高写作困难（WD）儿童的故事写作能力，并评估了其效果。研究采用了跨被试的多重探测设计，这是单被试研究模型之一。研究小组由三位母亲和她们的WD孩子组成。母亲们学习了POW+C-SPACE策略，并被要求在家里向孩子们展示她们学到的东西。研究结果得出结论，当通过父母呈现POW+C-SPACE策略时，它对培养WD儿童的故事写作技能是有效的。
对美国战俘/失踪人员政策的审查
大约下午 3 点（1991 年 1 月 30 日），车队驶过 Khafji 以北的一辆沙特 M-60 坦克，这辆坦克最近在战斗中遭受了严重损坏，部分堵塞了道路。第二辆 HET 的乘客随后听到两声爆炸声和碎片撞击车辆的声音，发现他们认为是敌军在通往城镇的拱门附近，于是立即沿路调头。此时他们估计自己落后领头车辆 100-150 米，领头车辆继续向北行驶。转弯后，车组回头看到另一辆 HET [由 Rathbun-Nealy 和 Lockett 驾驶] 试图掉头，但被卡住了。当敌军靠近时，Melissa 和 SPC Lockett 被发现仍坐在车里。没有迹象表明他们试图还击或逃跑。
主题：私人拥有武器 (POW) 购买、登记、运输和储存要求
授权：10 U.S.C.3013；44 U.S.C.，31001；陆军条例 190-11，物理；武器、弹药和爆炸物的安全；E.O.9397.主要目的：记录注册和存储其私人武器的个人的个人信息。常规用途：用作注册证明并保留记录，记录枪支和其他私人武器的授权存储地点。常规用途可能包括向其他调查机构披露。SSN 用于识别和从文件中检索数据。披露：披露是自愿的；但是，如果不披露包括 SSN 在内的信息，将导致个人不被允许在布利斯堡登记或存放枪支和其他私人武器。试图在布利斯堡保留未经适当登记和存放的枪支可能会导致没收、纪律处分或两者兼而有之。
利用开放获取的人工智能，根据战俘经历进行军事训练
在这些战俘中，许多人撰写并出版了有关他们被俘经历和之后生活经历的作品。AGI 的发展提供了一种新途径来汇编他们发表的经历，以确定军人可以通过生存和复原力教学方法使用的教学目标。在这里，生存被定义为“继续生活或存在的状态或事实，特别是在困难的条件下”，而复原力被定义为“成功适应困难或具有挑战性的生活经历的过程和结果，特别是通过心理、情感和行为灵活性以及对外部和内部需求的调整。” 6 就本研究而言，生存被认为是事件期间持续的过程，而复原力是事件期间和事件后都可能发生的过程。这些
使用鲸鱼优化算法对基于 PoW 共识算法的区块链应用进行区块大小优化
和对手。通过模拟实验，有人声称块大小对传播时间有很大影响。在本研究中，我们专注于通过优化块大小和最小化延迟来提高具有 PoW 共识的区块链网络的性能。虽然有关于块传播和传输时间的各种研究，但它们并没有从块大小的最佳值的角度来考虑。此外，他们也没有考虑块创建时间，其中包括 Merkle 树生成时间和每个块的开销，这些是我们研究中考虑的因素。预期的挖矿时间取决于目标难度和矿工的计算能力，因为它们不依赖于块大小，所以不在本研究中。另一方面，块大小限制决定了 TPS，它被认为是本研究中优化的参数之一。在本研究中，定义了多目标问题来优化块大小。优化问题的目的是提高具有 PoW 共识的基于区块链的网络的性能。