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车轮上的智能手机：商业问题改变游戏规则，以确保Connected车辆中的ICT供应链
美国商务部工业和安全局（BIS）于2025年1月16日发布了最终规则，禁止了配备有车辆通信系统（VCS）的车辆的进口，销售和制造根据最终规则，其中包括中国和俄罗斯。最终规则（制定）将显着影响实体上下连接的车辆供应链，该链条属于VCS硬件进口商和/或连接的车辆制造商的定义。这些受监管的实体可能包括VCS硬件和互联车辆系统的旧式汽车制造商，技术公司和组件供应商。
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：
明天的动力2025年 - 确保爱尔兰的能源未来
分裂的世代差异在我们的调查中也很明显。老年人（55岁以上）对家庭能源效率表现出更大的支持，其中大多数（83％）愿意采取诸如改善的绝缘材料和85％的措施，更有可能最大程度地减少食物浪费。超过65人更愿意采取与航空旅行相关的减少碳的行为，包括降低飞行频率和支付绿色燃料的溢价。相比之下，年轻人（18-34）比自己的房屋更有可能出租，专注于骑自行车，步行和公共交通等可持续运输选择。这突出了年龄段的不同障碍和偏好，这是对促成低碳未来的食欲。
红色帽子企业Linux 9保护网络
$ SSH -KEYGEN -T ECDSA生成公共/私人ECDSA密钥对。输入保存键（/home/<用户名> /.ssh/id_ecdsa）的文件：inter passphrase（无密码为空）：<密码>再次输入同一密码：您的标识已保存在/home/home// /.ssh/id_ecdsa中。您的公钥已保存在 /home /<用户名> /.ssh/id_ecdsa.pub中。The key fingerprint is: SHA256:Q/x+qms4j7PCQ0qFd09iZEFHA+SqwBKRNaU72oZfaCI @ The key's randomart image is: +---[ECDSA 256]---+ |.oo..o=++ | | .. o .OO。| |。..O。 O | | .... o。+... | | O.OO.O +s。 | |。=。+。 .o | | e。*+。 。 。 。 | |。= .. + + .. o | | 。 oo*+o。 | + ---- [SHA256] -----+..O。 O | | .... o。+... | | O.OO.O +s。| |。=。+。.o | | e。*+。。。。| |。= .. + + .. o | | 。oo*+o。| + ---- [SHA256] -----+
确保可再生能源整合的网格灵活性
（（注释）1。由DBJ创建。（（注释）2。trl（技术准备水平）基于国际能源机构的分类。（（注释）3。TRL 1–3 =基础研究阶段，TRL 4–6 =应用研究阶段，TRL 7–8 =演示阶段，（注释）3。TRL 9–10 =商业化阶段，TRL 11 =成熟技术。
确保您的网络抵抗量子对手
图像来源-https：//qc-at-davis.github.io/qcc/how-quantum-computing-works/the-qubit/the-qubit/the-qubit.html
利用机器学习实现医疗设备的网络安全
摘要 - 本研究旨在通过识别漏洞和推荐有效策略来增强起搏器设备的网络安全框架。目标是查明网络安全弱点，利用机器学习预测安全漏洞，并根据分析趋势提出对策。文献综述强调了起搏器技术从基本的固定速率设备向具有无线功能的复杂系统的转变，这在改善患者护理的同时，也带来了重大的网络安全风险。这些风险包括未经授权的进入、数据泄露和危及生命的设备故障。本研究的方法采用定量研究方法，使用 WUSTL-EHMS-2020 数据集，其中包括网络流量特征、患者的生物特征和攻击标签。机器学习预测的分步方法包括数据收集、数据预处理、特征工程和使用支持向量机 (SVM) 和梯度提升机 (GBM) 进行模型训练。实施结果使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等评估指标来表明 GBM 模型优于 SVM 模型。 GBM 模型的准确率高达 95.1%，而 SVM 的准确率仅为 92.5%，精确率高达 99.6%，而 SVM 的准确率仅为 96.7%，召回率高达 94.9%，而 SVM 的召回率仅为 42.7%，F1 得分高达 76.3%，而 SVM 的 F1 得分仅为 59.0%，这使得 GBM 模型在预测网络安全威胁方面更为有效。这项研究的结论是，GBM 是一种有效的机器学习模型，可通过分析网络流量和生物特征数据模式来增强起搏器网络安全。未来改善起搏器网络安全的建议包括实施 GBM 模型进行威胁预测、与现有安全措施集成以及定期更新和再训练模型。
美国能源部的电网现代化计划 (GMI) 和能源输送系统网络安全 (CEDS)：利用云解决方案保护关键基础设施
国际计算机应用与信息技术研究杂志 (IJRCAIT) 第 8 卷，第 1 期，2025 年 1 月至 2 月，第 1160-1175 页，文章 ID：IJRCAIT_08_01_086 可在线访问 https://iaeme.com/Home/issue/IJRCAIT?Volume=8&Issue=1 ISSN 印刷版：2348-0009 和 ISSN 在线版：2347-5099 影响因子 (2025)：14.56（基于 Google Scholar 引用）期刊 ID：0497-2547；DOI：https://doi.org/10.34218/IJRCAIT_08_01_086 © IAEME 出版物
B-337023；商务部工业和安全局：确保信息和通信技术和服务供应链安全：联网汽车
B-337023 2025 年 1 月 31 日 尊敬的 Tim Scott 主席 尊敬的 Elizabeth Warren 排名成员 银行、住房和城市事务委员会 美国参议院 尊敬的 Brian Mast 主席 尊敬的 Gregory Meeks 排名成员 众议院 主题：商务部、工业和安全局：保护信息和通信技术和服务供应链：联网汽车 根据美国法典第 5 篇第 801(a)(2)(A) 节的规定，这是我们关于商务部、工业和安全局 (BIS) 颁布的一项重要规则的报告，该规则名为“保护信息和通信技术和服务供应链：联网汽车”(RIN：0694-AJ56)。我们于 2025 年 1 月 16 日收到该规则。它于 2025 年 1 月 16 日在《联邦公报》上公布。90 Fed. Reg. 5360。该规则的生效日期为2025年3月17日。据BIS称，该规则规定了应对涉及信息和通信技术和服务的交易类别对国家安全和美国公民造成的不当或不可接受的风险的规定和程序，这些交易类别由某些外国对手拥有、控制或受其管辖或指导的个人设计、开发、制造或供应，并且是规则中定义的联网汽车不可或缺的一部分。随函附上我们对BIS遵守第5篇第801(a)(1)(B)(i)至(iv)节关于该规则所要求的程序步骤的评估。如果您对本报告有任何疑问，或希望联系负责与该规则主题相关的评估工作的GAO官员，请联系助理总法律顾问Charlie McKiver，电话：(202) 512-5992。