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Citrix安全私人访问混合部署
- 设置期间要输入的店面商店URL。- 在店面上存储必须已配置，并且必须使用商店服务URL。商店服务URL的格式是https：//store.domain.com/citrix/storesecureaccess。- 版本13.0、13.1.48.47及以后的版本所需的NetScaler Gateway虚拟IP地址，FQDN和NetScaler Gateway回调URL（操作）。- 安全的私人访问提供商主机机器的IP地址和FQDN（如果将安全的私人访问提供商部署为群集，则负载Bal -ancer）。- 在NetScaler上配置的身份验证配置文件名称和身份验证虚拟服务器名称。- 在NetScaler上配置的SSL Server证书。- 域名。- 证书配置已完成。管理员必须确保证书配置已完成并且证书是信任的。如果在计算机中找不到证书，则安全的私人访问提供商将配置自签名证书。
通过差异隐私探索AI驱动的医疗保健中的准确性和隐私权衡
摘要：随着新出现的AI能力增加在医疗保健领域中，侵犯用户隐私的潜力，道德问题和最终对用户的危害是威胁到这些能力成功且安全采用这些能力的最重要的关注点。由于这些风险 - 滥用这些高度敏感的数据，不适当的用户概况，缺乏足够的同意和用户不认识都是所有因素必须牢记以实现“在建立这些功能”时实现“逐个设计”，以实现医疗目的。本文旨在查看该领域最高的隐私和道德问题，并提供建议以减轻其中一些风险。我们还提出了差异隐私的技术实施，以证明将噪声添加到健康数据中如何显着改善其隐私，同时保留其效用。
Citrix安全私人访问 - 在房屋上
Citrix安全的私人访问现已作为Citrix Virtual Apps和Desktops 2311版本的一部分现在通常可以使用。Citrix Secure Private Access on‑premises solution enhances an organiza‑ tion ' s overall security and compliance posture with the ability to easily deliver Zero Trust Network Access to browser‑based apps (internal web apps and SaaS apps) using StoreFront as a unified ac‑ cess portal to web and SaaS apps, along with virtual apps and desktops as an integrated part of Citrix Workspace.该解决方案与NetScaler和Storefront的现有发行版兼容，没有任何更改版本的版本。有关详细信息，请参阅“实处”的安全私人访问。
基于混合自动编码器和LSTM Neural
摘要：风险识别和缓解对于在不断变化的供应链管理领域（SCM）中保持韧性和效率至关重要。现代供应网络中固有的复杂性和不确定性通常太复杂了，无法有效解决传统风险管理技术。为了增强供应链管理中的风险检测和管理，本研究探讨了将区块链技术与深度学习混合的混合策略。区块链通过为供应链操作监视提供透明和分散的系统来确保数据完整性和透明度。深度学习可以改善此过程，该过程分析了大量的历史数据和当前数据，以识别模式，预测威胁并提出对策。所提出的系统利用区块链技术的不可侵犯性和深度学习的预测能力来应对诸如欺诈检测，需求预测，供应商评估和中断预测等重要挑战。使用混合自动编码器和基于LSTM的深神经网络可以确保数据集。自动编码器用于降低维度和降低噪声和冗余数据，这些数据将进一步通过基于LSTM的神经网络，以增强基于区块链的交易数据的安全性。
WebEx会议隐私数据表
本隐私数据表描述了WebEx会议的处理个人数据（或个人身份信息）的处理。WebEx会议是一种基于云的和视频会议解决方案，由思科提供给获得其授权用户使用的公司或人员。1。概述WebEx会议（“服务”或“ WebEx会议”）是基于云的网络和视频会议解决方案，由思科提供给公司或人员（“客户”，“ You”或“ You”或“ Your”），可用于其授权用户（每个人，“用户”）。该服务使全球员工和虚拟团队可以随时随地在移动设备或视频系统上实时合作，就好像他们在同一房间里工作一样。解决方案包括会议，活动，培训和支持服务。有关WebEx会议可选功能的更多信息，请参阅下面的附录。此隐私数据表涵盖WebEx会议，WebEx网络研讨会，WebEx培训和WebEx支持。如果您将服务与Webex应用程序一起使用，请参见Webex应用程序隐私数据表（在Cisco Trust Center上可用），以获取与这些服务有关的数据的描述。有关该服务的详细概述，请访问思科网络会议主页。2。个人数据处理该服务允许用户以几乎与面对面会议一样的个人方式即时连接。会议主持人可以选择记录会议，可以与他人共享或在法律事务中发现。WebEx会议没有：如果您是用户，而您的雇主是获得服务的客户，则您的雇主将用作服务处理的数据的“数据控制器”（请参阅Webex Meetings隐私数据映射，以可视化谁在使用数据进行操作）。您的雇主可以访问下表和本隐私数据表中所述的信息，并且要遵守雇主有关访问，使用，监视，删除，保存和导出与服务相关的信息的政策。同样，如果用户参加其他公司用户主持的会议，会议主持人和/或共同主持人将控制会议期间共享的任何会议记录，文件或其他信息，这将受到主持人有关访问，监视，监视，删除，保存，保存和导出信息的公司政策。此外，如果客户在WebEx Control Hub中启用了此功能，则会会议共同主持人和参与者可以选择记录会议。会议主持人应在录制和WebEX会议之前通知所有会议参与者，并向所有参与者播放音频提示，以表明会议正在记录。请注意，思科对您与他人共享的任何信息的隐私无关，也不承担任何责任或责任。即使您从WebEx会议平台中删除信息后，该信息的副本在与他人共享的范围内也可以在其他地方保持可见。
加利福尼亚州和私人林业概况说明表2025
计划财政2024年最终社区森林和开放空间$ 0合作土地 - 森林健康管理$ 567,102森林遗产$ 323,949森林管理$ 254,997景观量表修复$ 897,674 State State Fire Assing援助$ 9,232,597注意：这笔资金适用于州内的所有实体，而不仅仅是州森林人的办公室。合作计划是通过加利福尼亚州，美国农业部森林服务局与许多其他私人和政府实体之间的合作伙伴关系来管理和实施的。这些计划促进了加利福尼亚林地，农村经济和城市森林的健康和生产力。重点关注木材和其他森林产品，燃料管理，野生动植物，水资源，农村经济，保护实践以及城市森林的多重好处。这些计划强调了综合景观规模管理的总体目标。计划目标
确保医疗保健AI：平衡数据隐私和...
工程师Lead，Elevance Health Inc，弗吉尼亚州里士满摘要AI正在彻底改变医疗保健，其变革性应用从疾病诊断和预测分析到个性化医学和运营效率。机器学习算法可以分析复杂的数据集，以发现以前无法实现的模式和见解。云计算通过提供可扩展的基础架构，使大量医疗保健数据的存储和处理进一步扩大了这项革命。但是，这种AI和云技术的协同作用也引入了关键挑战，尤其是在敏感医疗保健信息的安全性和隐私方面。平衡对创新的需求与数据保护的必要性已成为医疗保健提供者，云供应商和监管机构的紧迫关注。本文探讨了AI的进步及其对数据安全的影响，尤其是对医疗保健的影响。关键字：医疗保健，数据安全，AI，数据隐私，云计算，AI，机器学习监管格局和合规性医疗保健行业在旨在保护患者隐私并确保数据安全的严格监管框架内运作。随着AI和云技术变得更加深入地整合到医疗保健系统中，遵守这些法规变得越来越复杂，要求组织在维持运营效率的同时实施强大的安全措施。它要求严格控制数据访问，存储和传输，要求组织实施管理，物理和技术保障。促进执法的一些关键监管机构包括：健康保险可移植性和问责制法（HIPAA）：1996年颁布，HIPAA在美国制定了国家保护患者健康信息（PHI）的国家标准。存储或流程医疗保健数据的云提供商必须遵守HIPAA安全规则，其中包括：
动态的自适应差异隐私机制...
乌干达坎帕拉国际大学的学生摘要零信任体系结构中网络威胁的日益复杂性和动态性质，需要采取更适应性的方法来实现差异隐私机制。当前的静态隐私解决方案无法充分解决不断发展的威胁景观，从而导致潜在的脆弱性和降低系统效率。本研究提出了一个新颖的自适应差异隐私框架，该框架基于零信任环境中的实时威胁评估，动态调整隐私参数。我们的解决方案介绍了一种智能隐私预算优化算法，该算法不断评估威胁水平并自动重新校准隐私机制，以保持最佳保护，同时最大程度地减少性能开销。通过使用现实世界数据集和模拟攻击方案进行广泛的实验评估，我们证明，与静态机制相比，我们的自适应方法在隐私保存方面提高了47％，同时将系统性能保持在可接受的阈值之内。该框架成功地检测并响应了毫秒内新兴威胁的94％，并动态调整隐私参数以应对确定的风险。我们的结果表明，提议的解决方案有效地平衡了零信托体系结构中隐私保护，系统性能和威胁响应能力。此外，我们还提供了全面的实施指南，并确定了在生产环境中部署自适应差异隐私机制的关键挑战。简介1.1。这项研究通过引入一种实用，可扩展的解决方案来管理动态威胁景观中的差异隐私，从而有助于保护隐私系统。关键字：自适应差异隐私，零信任体系结构，动态威胁响应，隐私预算优化，安全自动化，隐私保护系统1。问题陈述现代网络安全环境由于威胁景观的复杂性迅速发展而面临前所未有的挑战。传统网络平均每天遇到2,200个网络攻击，攻击模式和不断发展的威胁向量的复杂性越来越高（Chen等，2021）。先进的持久威胁（APT）和零日漏洞的兴起显着使隐私保护格局复杂化，需要更复杂的防御机制。静态隐私机制虽然历史上有效，但现在显示出对动态威胁的反应能力的重大局限性，尤其是在零信任环境中。这些机制保持固定的隐私参数，无论威胁严重程度如何
对委托友好的Zksnark和掠夺私人代表团
零知识简洁的非交互性知识论证（ZKSNARKS）导致了可以简洁验证的证据，但需要大量的计算资源才能产生。先前的系统外包证明通过Pub-LIC委托，该委托揭示了第三方的见证人，或者更优选地是私人代表团，该代表团使用多方计算（MPC）保留证人隐藏。然而，由于MPC不确定，资源利用率不佳以及ZKSNARK协议的次优设计，当前的私人代表团计划在稳定性和效率上挣扎。在本文中，我们介绍了DFS，这是一种新的ZKSNARK，对公共场景和私人场景都非常友好。先前的工作着重于优化用于iS ZKSNARKS的MPC协议，而DFS使用MPC和ZKSNARK之间的共同设计，以使该协议具有分解计算和MPC的有效性。尤其是DFS在非延长设置中实现线性谚语时间和对数验证成本。对于私人代表团，DFS引入了一个计划，其中MPC中的通信开销为零，并免费获得恶意安全性，这导致了遗留的整体通信；先前的工作需要线性通信。我们的评估表明，DFS与公共代表团中最先进的Zksnark一样有效。当用于私人委托时，它比以前的工作更好。特别是，对于2个24个约束，DFS的总体设备小于500 kb，而先前的工作会产生300 GB，这是线性至电路尺寸的。此外，我们在先前的工作中识别并解决了安全性，EOS（USENIX'23）。