归因4.0国际(CC BY 4.0)此工作可根据创意共享归因4.0国际许可提供。通过使用这项工作,您可以接受该许可条款的约束(https://creativecommons.org/licenses/4.0/)。归因 - 您必须引用工作。翻译 - 您必须引用原始作品,确定对原始文本的更改,并添加以下文本:如果原始作品和翻译之间有任何差异,则仅应将原始作品的文本视为有效。改编 - 您必须引用原始作品并添加以下文本:这是经合组织对原始作品的改编。本适应中表达的意见和论点不应报告为代表经合组织或其成员国的官方观点。第三方材料 - 许可证不适用于工作中的第三方材料。如果使用这种材料,则负责获得第三方的许可以及任何侵权索赔。未经明确许可,您不得使用经合组织徽标,视觉标识或封面图像,也不得建议经合组织认可您对工作的使用。根据本许可引起的任何争议均应按仲裁根据2012年常任仲裁法院(PCA)仲裁规则解决。仲裁的所在地应为巴黎(法国)。仲裁员的数量应为一个。
I.在2050年之前,基于长期的科学目标,可达到零值链温室气体排放。到2030年(基于2019年的基线)III,范围1和2排放量的减少至少40%。将范围3排放量减少至少20%(基于2019年基线)iv。在所有相关范围内的基于科学的基于科学的目标,并符合2023年基于科学目标计划的标准和建议,我们的范围1和2排放量从2019年的基线降低了23.2%,并且从2022年开始,我们观察到降低了20.2%。这种减少与以前有助于增加重型机械运行的燃料消耗的项目中的活动减少有关。通过我们未来的举措,重点是通过替代燃料和有效植物的植物和车队的脱碳化,我们的目标是我们的范围1和2的排放量在未来五年内减少到2028年的5,452 TCO2E,从2019年开始减少33%。在下面的图表中可以看到针对这些目标的进展:
气候弹性的城市形式理事会与我们的Tākai合作伙伴合作,采取了各种举措,以使气候有弹性的城市形式。例如,在制定和交付2024区计划时,我们继续与他们合作以实施变更和改进。目前正在与我们的Tākai合作伙伴一起修订沿海储量管理计划,以管理我们南部沿海储量和资产。气候弹性的城市形式将有助于我们与Tiakina te Taiao(照顾我们的环境)和他的Tiakina te Taiao保持一致,并将其WhānauToiora(繁荣而充满活力的社区)保持一致。
这项工作根据零信任原则研究了基于云的环境的安全性。可能是确定漏洞并分析安全模型能够保护敏感数据并满足GDPR等法律要求的程度。通过穿透测试,检查了系统的核心组件,包括gitlab和openVPN,并使用诸如NMAP和BURP Suite之类的工具进行了检查。结果表明,零信任体系结构通过访问控制和验证提供了很高的安全性。SSL/TLS配置的测试表明,它们符合现代标准,而组件中的Auppentation和Encryption的管理确认了高安全级别。建议包括改进记录机制和定期审查访问政策以进一步降低风险。工作有助于创造更安全,更调节的云。
摘要。物联网(IoT)几乎将互联网和智能设备集成到家庭自动化,电子保健系统,车辆网络,工业控制和军事应用等域。在这些扇区中,从多个来源收集的感官数据,并通过多个节点进行管理,用于决策过程。确保数据完整性并跟踪数据出处是在如此高度动态的环境下的核心要求,因为数据出处是确保数据可信度的重要工具。由于物联网网络工作中的计算和能源有限,处理此类要求是具有挑战性的。这需要解决一些挑战,例如处理开销,安全出处,带宽消耗和存储效率。在本文中,我们提出了锆石,这是一种新型的零水印方法,以在物联网网络中建立端到端数据可信度。在锆石中,出处信息存储在通过水印的防篡改集中式网络数据库中,在传输前在源节点生成的水印。我们提供了广泛的安全性分析,显示了我们计划针对被动和主动攻击的弹性。我们还将我们的计划与基于绩效指标(例如计算时间,能源利用率和成本分析)的现有作品进行了比较。结果表明,与先前的艺术相比,锆石对几种攻击,轻量级,储存效果和能量利用和带宽消耗效果更好。
摘要 - Microservices是一种主要的云计算体系结构,因为它们可以作为松散耦合服务的集合构建应用程序。为了对所得分布式系统提供更大的控制,微服务通常使用称为“服务网格”的覆盖代理网络。服务网格的关键优势是它们通过使用相互认证的TLS加密微服务流量来实现零信任网络。但是,服务网格控制平面(尤其是其本地证书授权)的信任点是一个关键点。在这张海报中,我们介绍了M Azu,该系统旨在通过用无私人的校长替换其认证权限来消除对服务网格控制平面的信任。m azu利用了基于注册的加密的最新进展,并与广泛使用的服务网格无缝集成。我们介绍我们的初步实施,并强调未来的工作。
我们具有灵活性作为主电源替代计划(MRP)的一部分,以选择优先使用较大排放的资产更换资产的工作,但我们的能力受到限制,因为没有ALD,我们就没有测量数据来确认哪些资产确实会导致排放。当前,我们使用收缩和泄漏模型(SLM),该模型在队列水平上呈现甲烷排放。平均而言,每个队列的大小为C.4,400公里,使得无法识别泄漏的个人资产。5当我们使用来自ALD的测量数据时,我们看到资产排放率具有很大的范围,而一小部分泄漏代表了很大一部分排放。在Cadent的情况下,迄今为止伦敦北部飞行员发现的泄漏中有10%占其排放量的33%,如下图所示。 识别这10%的唯一方法,而在图的右侧进行了其他泄漏是通过测量田间的。 调查的覆盖范围和频率越高,在图的右侧识别泄漏的能力越高。在Cadent的情况下,迄今为止伦敦北部飞行员发现的泄漏中有10%占其排放量的33%,如下图所示。识别这10%的唯一方法,而在图的右侧进行了其他泄漏是通过测量田间的。调查的覆盖范围和频率越高,在图的右侧识别泄漏的能力越高。