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QL-EVE-DC-005 | GMOMETHODS -EUR GMFF
矩阵类型：DNA协调器：JRC-IHCP验证类型CRL / INHOUSE分析类型类型：定性目的：识别说明：EURL GMFF测试了常规父母康乃馨线（负面对照样品）和GM系27531的基因组DNA样品的方法（正对照样本）。使用靶向花青素合酶康乃馨基因（ANS）和GM系27531的双链PCR进行了重复进行测试。通过琼脂糖凝胶电泳分离放大的PCR产物，并在紫外线下可视化。分别通过SPEI和TAQI酶的限制消化进一步证实了它们。通过更改PCR反应分量来测试该方法的鲁棒性。通过使用GM双链系统扩增检测限（LOD），每个反应具有25或5 gm拷贝数的两个不同的GM级别。每次稀释测试了60次重复。
Citation: Chen JQ, Lan X. Calculus bovis inhibits liver cancer via the Wnt/β-catenin pathway. World J Gastroenterol 2025; 31(9): 99459 URL: https://ww
许多治疗方法可用于肝癌，但手术仍然是最常见的。尽管对肝癌的根本切除术，但可切除的肝癌患者仍然存在许多问题，例如术后肝癌转移，高复发率和预后不良。不适合移植或局部治疗失败的高级HCC患者更有可能接受一线药物（例如索拉非尼和兰氏尼）[3]。但是，耐药性限制了它们的使用。研究表明，索拉非尼仅在35％-43％的患者中有效，大多数患者在6个月内手和脚上的腹泻和皮肤反应[4]。因此，找到具有治愈作用和最小副作用的癌症治疗是肝癌治疗未来的重要新方向。
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）。
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。
使用深度学习的恶意URL识别-IJRPR
以高风险行业（例如财务或医疗保健）的高风险行业运营的跨国公司，其中数据安全至关重要。该公司的一名员工收到的电子邮件似乎来自值得信赖的合作伙伴。该电子邮件包含一个URL，敦促收件人验证敏感帐户信息。虽然URL似乎一目了然，但它是一个精心制作的网络钓鱼链接，旨在窃取登录证书。传统的安全系统可能无法将URL识别为恶意，因为它与真实领域的相似性及其缺席现有黑名单。但是，该公司的电子邮件安全系统配备了拟议的基于CNN的恶意URL检测模型。收到电子邮件后，系统会自动分析URL，提取和评估其结构和语义功能。与常规方法不同，基于CNN的模型标识了微妙的不规则性，例如意外的字符模式和异常的子域结构，将URL标记为潜在的恶意。系统然后立即隔离电子邮件，以防止其到达员工收件箱。将通知发送给网络安全团队，该团队调查并确认了网络钓鱼尝试。同时，将URL添加到共享威胁情报数据库中，帮助其他组织避免陷入同一攻击的受害者。此实时应用程序强调了基于CNN的模型在主动识别和减轻网络安全威胁，保护敏感信息以及增强对数字交互的信任方面的变革潜力。这种全面和积极主动的方法强调了采用先进的深度学习技术来应对数字优先世界中网络安全的不断发展的挑战。在不断扩展的数字景观中，恶意URL的兴起成为对网络安全的关键威胁，影响个人，组织甚至政府。网络罪犯不断开发新的方法来利用漏洞，制造传统的检测机制，例如黑名单和基于规则的算法，对用户的使用量越来越低。这些常规方法通常无法跟上新兴威胁的量增加和动态性质的增加，因此恶意URL的流行率不断增加，这导致了各种检测方法的发展，每种方法的效力都不同。这种比较分析探讨了三种关键方法：黑名单，机器学习模型和拟议的深度学习方法。
A-3865-21-Daniela Simmons vs。小库尔特·西蒙斯（Kurt Simmons）。 FM-03-0739-20，伯灵顿县及全州
新泽西州上诉司法院案卷号。A-3865-21 Daniela Simmons，原告响应者，诉Kurt Simmons，Jr。，被告人。____________________________ 2024年12月12日 - 在2025年1月17日裁定，在纳塔利法官，沃尔科特·亨德森和文奇法官之前。在新泽西州高级法院上诉中，伯灵顿县家庭部分，迪科特县家庭部分，FM-03-0739-20。小库尔特·西蒙斯（Kurt Simmons），上诉人专业人士。托马斯·J·赫利（Thomas J.curiam被告小库尔特·西蒙斯（Kurt Simmons，Jr。）
fpcj在线新闻简报全球经济和金融趋势和日本2025年，凯奥大学Sayuri Shirai网站URL：http：//www.sayurishirai.j
•经济增长降低（增长率约为4.9％）•房地产部门的持续低迷，青年失业率高（17％）•低通货膨胀率接近0％。国际批评因出口通缩中国
高级网络钓鱼检测：在全面的URL数据集上利用T-SNE功能提取和机器学习
抽象的网络钓鱼攻击在当今的数字世界中继续构成重大挑战。因此，需要复杂的检测技术来解决不断变化的策略。在本文中，我们提出了一种创新的方法，可以使用广泛的Phiusiil数据集识别网络钓鱼尝试。提议的数据集包括134,850个合法URL和100,945个网络钓鱼URL，为分析提供了强大的基础。我们将T-SNE技术应用于特征提取，将原始51个特征缩合为2，同时保留了高检测精度。我们评估了完整和减少数据集的几种机器学习算法，包括逻辑回归，天真的贝叶斯，k-nearest邻居（KNN），决策树和随机森林。决策树算法在原始数据集上显示出最佳性能，精度达到99.7％。有趣的是，所提出的KNN在功能提取的数据上表现出了显着的结果，其精度达到了99.2％。使用特征提取的数据集时，我们观察到逻辑回归和随机森林性能的显着改善。提出的方法在计算效率方面提供了可观的好处。功能提取的数据集需要更少的处理能力；因此，它非常适合资源有限的系统。这些发现为开发更强大，更灵活的网络钓鱼检测系统铺平了道路，这些系统可以在实时场景中识别和中和新兴威胁。
配置基于IP和基于URL的访问控制策略
• IP-Based Access Control Policies, on page 1 • Workflow to Configure an IP-Based Access Control Policy, on page 2 • Configure Global Network Servers, on page 2 • Create an IP Network Group, on page 3 • Edit or Delete an IP Network Group, on page 4 • Create an IP-Based Access Control Contract, on page 4 • Edit or Delete an IP-Based Access Control Contract, on page 5 • Create an IP-Based and URL-Based Access Control Policy, on page 5 • Edit or Delete an IP-Based and基于URL的访问控制策略，第7页
![电子参考文献 Debarshi Arathdar，“人工智能时代的文学、叙事和创作”，TRANS- [在线]，27 | 2021，自 2021 年 12 月 29 日起在线，2024 年 11 月 30 日连接。网址：http://journals.openedition.org/trans/6804；DOI：https://doi.org/10.4000/trans.6804](/simg/2/203070d1536894d4ffb196eb2681a72811347701.png)
电子参考文献 Debarshi Arathdar，“人工智能时代的文学、叙事和创作”，TRANS- [在线]，27 | 2021，自 2021 年 12 月 29 日起在线，2024 年 11 月 30 日连接。网址：http://journals.openedition.org/trans/6804；DOI：https://doi.org/10.4000/trans.6804
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