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chungkim@utdallas.edu德克萨斯大学达拉斯URL
a.2会议会议记录[C1] Zelun Kong，Minkyung Park，Le Guan，Ning Zhang和Chung Hwan Kim，Tz- DataShield：通过基于Data-flow的嵌入式系统的自动数据保护，基于数据流界面，在32nd网络和分布式系统secu-rity semposium（nds sans sans sanss sansssemposium of 32nnd网络和分布式sans sans sans 2025）中。[C2] Ali Ahad，Gang Wang，Chung Hwan Kim，Suman Jana，Zhiqiang Lin和Yonghwi Kwon，Freepart：通过基于框架的分区和ISO的硬化数据处理软件，在第29届ACM国际ACM国际港口端口的ACP-SAN GRANAGE和SAN GONGRAMES MANERASS（SAN GONGIASS ACMAGES和SANG）会议上（作为SANGOMESS和SAN GRANEMASE CALGAIGS ACM ACM INGRAMES）（以及202） 2024）。[C3]小吴，戴夫（jing）tian和Chung Hwan Kim，在第14届ACM云composium cloud composium的会议记录中，使用CPU安全的飞地建造GPU TEES（SOCC 2023）（SOCC 2023）（SOCC 2023）（SACH CRUBE）（CA，CA，20233）。[C4] MD Shihabul Islam，Mahmoud Zamani，Chung Hwan Kim，Latifur Khan和Kevin Hamlen，在第13届ACM ACM ACM会议会议上，与ARM Trustzone的无信任边缘进行深入学习的机密执行有关数据，应用程序安全和隐私（Copaspy 20223），NC，NC，NC，NC，NC，NC，NC，nc，nc，nc，nc，nc，nc，nc ort trustzone（nc）。[c5] Seulbae Kim, Major Liu, Junghwan “John” Rhee, Yuseok Jeon, Yonghwi Kwon, and Chung Hwan Kim, DriveFuzz: Discovering Autonomous Driving Bugs through Driving Quality-Guided Fuzzing, in Proceedings of the 29th ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS 2022) (Los Angeles, CA, 2022).[C11] Taegyu Kim，Chung Hwan Kim，Altay Ozen，Fan Fei，Zhan Tu，Xiangyu Zhang，Xinyan Deng，Dave（Jing）Tian和Dongyan Xu，从控制模型到程序：[C6] Kyeongseok Yang ∗，Sudharssan Mohan ∗，Yonghwi Kwon，Heejo Lee和Chung Hwan Kim，海报：在第29届ACM Commutity and Communications Secutlies Capecation和Communications Secutlies CACS 2022222222222222222222222222222222年，（ccc cc cc cc cc cc cc cc cc cc cc cc cc cc ccs 2022222222222222222222222222222222222222） 贡献。[c7] Taegyu Kim, Vireshwar Kumar, Junghwan “John” Rhee, Jizhou Chen, Kyungtae Kim, Chung Hwan Kim, Dongyan Xu, and Dave (Jing) Tian, PASAN: Detecting Peripheral Ac- cess Concurrency Bugs within Bare-metal Embedded Applications, in Proceedings of the 30th USENIX Security研讨会（USENIX Security 2021）（虚拟事件，2021）。[C8] Omid Setayeshfar，Junghwan“ John” Rhee，Chung Hwan Kim和Kyu Hyung Lee找到了我的懒惰：在第18届会议会议上，在第18届会议会议上，关于对侵犯和漏洞和恶意和恶意评估的第18届会议会议上，对真实企业计算机如何跟上软件更新比赛的自动比较分析（dirnerability cestions 2021）（dimva 2021）（dirneva）（dimva 202）。[c9] Kyungtae Kim, Chung Hwan Kim, Junghwan “John” Rhee, Xiao Yu, Haifeng Chen, Dave (Jing) Tian, and Byoungyoung Lee, Vessels: Efficient and Scalable Deep Learning Prediction on Trusted Processors, in Proceedings of the 11th ACM Symposium on Cloud Computing (SOCC 2020) (Virtual Event, 2020).[c10] Yixin Sun, Kangkook Jee, Suphannee Sivakorn, Zhichun Li, Cristian Lumezanu, Lauri Korts-Pärn, Zhenyu Wu, Junghwan Rhee, Chung Hwan Kim, Mung Chiang, and Prateek Mittal, Detecting Malware Injection with Program-DNS Behavior, in Proceedings of the 5th IEEE European安全与隐私研讨会（Euros＆P 2020）（虚拟事件，2020年）。
Adore Beauty Group的策略刷新提供早期成功
'project'，“预测”，“估计”，“可能”，“打算”，“应该”，“'will''，''，''，''，“目标”，“计划”，“计划”和其他类似的表达方式
结合机器学习算法以检测网络钓鱼网址：堆叠式方法H. Hamidi*，A。Sayah工业工程系，信息
随着数字技术的增长和互联网的越来越多，网络钓鱼攻击已成为最重要的安全威胁之一。这些攻击旨在访问敏感用户信息并造成财务和安全损失。准确，迅速检测到这些攻击已成为重大复杂性，已成为一个重大挑战。本文研究了用于检测网络钓鱼URL的机器学习模型的使用。对先前研究的综述表明，基本算法可以有效地检测这些攻击，但是它们具有局限性，例如处理复杂数据的能力较低。为提高准确性和性能，已经提出了混合算法结合多个模型以提高检测准确性。本研究中提出的模型是使用混合方法设计的，以解决基本算法的弱点并提高检测准确性。该混合模型利用极端的梯度提升和随机森林作为基本模型，并以逻辑回归为最终模型。该研究采用了标记的网络钓鱼和合法URL的数据集，其特征是从URL结构和行为中提取的特征来训练和评估模型。实验结果表明，与单独使用基本模型相比，所提出的杂种模型可以达到更高的精度和精度。该模型的应用可以有效地提高网络安全性并防止网络钓鱼攻击。
产品Amundi MSCI World Sri气候净Zero Ambition Pab Ucits ETF EST ACC EUR HEDFEUR HEDF MUST ICAV ICAV IE000K1P4V37-货币：EUR THIS S
目标：此子基金是被动管理的。该子基金的目的是跟踪MSCI World Sri过滤PAB索引的性能（“索引”）。在正常市场条件下的跟踪误差的预期水平在子基金的招股说明书中指出。索引是净总退货指数，这意味着指数成分支付的税收股息净额包含在索引退货中。该指数是一个基于发达市场国家大型和中型股票的MSCI世界指数的股权指数（“父母指数”）。该子基金通过其他方式促进了环境和/或社会特征，复制了整合环境，社会和治理（“ ESG”）评级的索引。更确切地说，该索引是通过将基于价值的排除和一流的选择过程组合到父母指数中的公司并满足欧盟PAB规定的最低要求来构建的。该指数为具有出色的ESG评级的公司提供了曝光，并不包括具有负面社会或环境影响的公司的公司。索引方法是使用“一流的方法”构建的：选择了最佳排名的公司来构建索引。在宇宙，行业或阶级中选择了领先或表现最佳的投资；它不包括在ESG级别落后的公司，尤其是在ESG评级的基础上。通过可持续投资风险等风险因素，在子基金的招股说明书中描述了所采用的方法的限制。使用这种一流的方法，该指数遵循一种重要的财务方法，允许将至少20％的初始投资宇宙（以发行人数表示）减少20％。此外，该指数旨在代表一项策略的绩效，该策略根据与气候过渡相关的机遇和风险来重新持续证券，以满足欧盟巴黎一致的基准（“ EU PAB”）监管最低要求。使用ESG评级机构计算公司的ESG分数，使用原始数据，模型和估计/估计/计算使用每个提供商的方法收集/计算。由于缺乏标准化和每种方法的唯一性，所提供的信息可能不完整。评估可持续性风险是复杂的，并且可能基于ESG数据，而ESG数据很难获得，不完整，估计，过期和/或其他物质上不准确。即使确定，也无法保证将正确评估这些数据。有关索引及其操作规则组成的更多信息，可在招股说明书中和：msci.com中提供：索引值可通过彭博（MXWOSXNU）获得。将通过直接复制来实现该指数的暴露，主要是通过对可转让证券和/或其他合格资产进行直接投资，这些资产代表指数成分的比例非常接近其指数中的比例。投资经理将能够使用衍生工具来应对流向和流动，并且与指数或索引的指数或组成部分有关，以进行投资和/或有效的投资组合管理。为了产生额外的收入来设定其成本，该子基金也可以进入证券贷款业务。预期的零售投资者：该产品旨在为投资者提供，具有基本知识，没有或有限的投资资金经验，以寻求在建议的持有期内增加其投资价值，并能够承受损失的能力，直到投资额。
季度报告-NTB Communication
稳定的季度，年度稳定，全年EBITDA增长了30％。公司以坚实的订单摄入量，收入，EBITDA和现金流量驱动了2024财政年度的第四季度。大多数新的预订都是由回头客放置的，并且经常出现的收入超过了其他收入来源。一起，这为2025年持续盈利增长提供了坚实的基础。2024是转型的一年，其标志是将业务重组为独立地区和新业务线的初步商业化，利用了多年的研发，重点是我们内部开发的技术：集成商套件和软件管理平台。通过成长中的合作伙伴生态系统分发，这些新业务线是支持Cyviz将经常性收入提高到25％并达到EBITDA利润率为25％的策略的关键。在我们的核心交钥匙业务中，欧洲和中东在整个第四季度仍保持良好的业绩，占收入的95％以上，从而获得了主要客户的主要新交易。该季度还反映了我们在跨地区和垂直行业扩大客户群的策略，从而加强了我们在2025年进一步增长的地位。在北美，业务在第四季度的预期略有略有期望，这主要是由于大选周期造成的联邦部门的放缓，尽管有强大的基础管道。但是，随着市场状况的稳定，我们预计2025年的活动会增加。新的组织结构的推出，从以公司为中心的模型转移到了三个不同的区域，都取得了进步。这种新结构赋予了区域团队的能力，认识到当地市场推动了业务。它还提高了灵活性和上市时间，可以更好地与客户期望保持一致。在2024年初启动的战略内部举措，以提高运营效率和专业水平，已经产生了切实的结果。除了重组之外，我们已经在IT系统，金融，人力资源，合作伙伴关系和客户参与方面实施了改进。这些努力反映在我们的EBITDA表现和区域竞争力中，这都是对我们的长期野心至关重要的。我们具有战略意义的软件管理平台正在获得吸引力，到2024年底，我们已经签署了15个合作伙伴。此外，我们的新欧洲执行副总裁于12月加入了该公司，完成了我们的区域领导团队，并敲定了过去两年中实施的新顶级管理结构。具有强大的基本原理和集中策略，我们有很好的位置，可以继续前进到2025年，为客户，合作伙伴和投资者带来价值。
