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桑迪亚实验室新闻
Ned 是系统开发领域的信息技术解决方案架构师。他为桑迪亚实验室的主要中心设计信息系统硬件、软件、数据库、网络和安全架构，开发复杂问题的解决方案。40 多年前，Ned 加入桑迪亚实验室，在微波计量实验室学习仪器控制语言。Ned 是桑迪亚实验室多元化和包容性计划的坚定支持者，也是 STEM 领域有志少数族裔的榜样。“桑迪亚实验室为今年的 BEYA 获奖者感到自豪，不仅因为他们在各自领域产生了杰出影响，还因为他们坚定不移地致力于激励弱势青年，让他们感受到 STEM 职业的激情和机遇，”桑迪亚实验室首席多元化官 Larry P. Thomas 说道。年度黑人工程师奖是全国职业传播小组的一项计划，该小组倡导企业多元化，是其 STEM 成就计划的一部分。该奖项
NNSA 桑迪亚实地办公室评估期：2020 年 10 月 1 日
NTESS 在物理保护和对抗无人机系统方面提供了出色的支持，以减轻核安全漏洞。NTESS 的技术专长对于减轻中东和北非 (MENA) 地区两座研究反应堆物理保护升级的网络安全、物理安全和破坏相关风险至关重要。NTESS 支持与国际合作伙伴在核安全所有要素方面的能力建设方面开展的众多合作。NTESS 在促进美国与欧洲、亚洲、中东和北非地区以及撒哈拉以南非洲所有伙伴国家之间的双边合作方面发挥了重要领导作用。NTESS 在制定设计要求以建立辐射检测系统的网络能力方面提供技术专长。NTESS
mandiant m-trends 2022 - 独家网络
Mandiant 专家观察到，从 2020 年到 2021 年，涉及多方面勒索和勒索软件的入侵百分比相对稳定。2021 年，23% 的入侵涉及勒索软件，而 2020 年为 25%。这些类型的攻击继续成为减少中位停留时间的驱动力。勒索软件相关入侵的中位停留时间为 5 天，而非勒索软件入侵的中位停留时间为 36 天，勒索软件入侵的停留时间是非勒索软件入侵持续时间的七分之一。虽然 2021 年勒索软件相关入侵的中位停留时间与 2020 年相同，但 Mandiant 专家指出，非勒索软件入侵的中位停留时间同比减少了 20%。
mandiant m-trends 2022 - 独家网络
Mandiant 专家观察到，从 2020 年到 2021 年，涉及多方面勒索和勒索软件的入侵百分比相对稳定。2021 年，23% 的入侵涉及勒索软件，而 2020 年为 25%。这些类型的攻击继续成为减少中位停留时间的驱动力。勒索软件相关入侵的中位停留时间为 5 天，而非勒索软件入侵的中位停留时间为 36 天，勒索软件入侵的停留时间是非勒索软件入侵持续时间的七分之一。虽然 2021 年勒索软件相关入侵的中位停留时间与 2020 年相同，但 Mandiant 专家指出，非勒索软件入侵的中位停留时间同比减少了 20%。
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Mandiant 专家观察到，从 2020 年到 2021 年，涉及多方面勒索和勒索软件的入侵百分比相对稳定。2021 年，23% 的入侵涉及勒索软件，而 2020 年为 25%。这些类型的攻击继续成为减少中位停留时间的驱动力。勒索软件相关入侵的中位停留时间为 5 天，而非勒索软件入侵的中位停留时间为 36 天，勒索软件入侵的停留时间是非勒索软件入侵持续时间的七分之一。虽然 2021 年勒索软件相关入侵的中位停留时间与 2020 年相同，但 Mandiant 专家指出，非勒索软件入侵的中位停留时间同比减少了 20%。
mandiant m-trends 2022 - 独家网络
Mandiant 专家观察到，从 2020 年到 2021 年，涉及多方面勒索和勒索软件的入侵百分比相对稳定。2021 年，23% 的入侵涉及勒索软件，而 2020 年为 25%。这些类型的攻击继续成为减少中位停留时间的驱动力。勒索软件相关入侵的中位停留时间为 5 天，而非勒索软件入侵的中位停留时间为 36 天，勒索软件入侵的停留时间是非勒索软件入侵持续时间的七分之一。虽然 2021 年勒索软件相关入侵的中位停留时间与 2020 年相同，但 Mandiant 专家指出，非勒索软件入侵的中位停留时间同比减少了 20%。
桑迪亚实验室新闻
今年的比赛共吸引了来自九个国家实验室的十六支队伍参赛，其中包括四支来自桑迪亚国家的队伍。获胜队伍包括首席研究员玛拉·辛德霍尔茨、企业管理专家温迪·鲁和新墨西哥大学的行业导师罗布·德尔坎波。玛拉说：“能够深入研究并了解问题空间和我们的传感器需要在何种环境条件下工作，有助于我们构建即将对传感器进行的相关环境测试。”该传感器被昵称为 nDETECT，代表能源 I-Corps 计划，可供军方用于监测硝化纤维素和硝化甘油基推进剂的降解，陆军使用这些推进剂作为能量材料，为其弹药（如火箭发动机）提供推进力。“众所周知，这种推进剂会随着时间的推移而降解，尤其是在极端环境条件下，并会开始排放氮氧化物。 “我们的传感器将向军方发出推进剂或武器正在降解的信号，”马拉说。传感器将安装在武器附近。目前用于氮氧化物检测的商业化方案可能需要更高的温度来收集测量数据或在室温下操作，但很容易被污染。桑迪亚开发的传感器由一个交叉电极和一个纳米多孔吸附层组成。纳米多孔材料可以调节以选择性地吸附气体，电响应与气体浓度直接相关。“目前的化学传感器技术价格昂贵，寿命短，可能需要大量维护，”马拉说。“我们的化学选择性纳米多孔电传感器具有成本效益和低功耗。它们的功耗仅为目前化学传感器的百万分之一，并且几乎不需要维护。”马拉说，传感器的数据将更好地为有关武器的安全决策提供信息，并有助于识别排气产品的演变和吸收趋势，从而提高对剩余使用寿命和降解性能的估计。桑迪亚团队包括桑迪亚联合首席研究员蒂娜·尼诺夫和利奥·斯莫尔，他们计划继续与堪萨斯城国家安全园区的合作伙伴一起开发未来原型，以推进该技术的发展。他们计划生产一个原型传感器，并继续与有兴趣使用 Energy I-Corps 的资金获得该技术许可的企业进行讨论。马拉和温迪表示，除了政府和军事合作伙伴的兴趣之外，他们预计私营部门也可能会对这种传感器感兴趣。例如，汽车、煤炭、空气质量和环境监测行业也需要传感器来有效（最好是高效）地检测气体。 走向商业化
桑迪亚实验室新闻
应对维持国家核威慑的挑战。WIP 学生是桑地安人和其他组织的国家安全专业人员，包括美国空军及其核武器中心、美国海军、堪萨斯城国家安全园区、Pantex、Y-12、萨凡纳河和洛斯阿拉莫斯国家实验室、国防威胁降低局以及来自联邦调查局等情报界组织的学生。今年的班级应对了 COVID-19 大流行带来的挑战，以及由此导致的工作人员需要间歇性隔离或在家工作。华盛顿特区、基萨普海军基地和麦克乔德空军基地的重要体验被推迟并重新安排，另一项活动不得不取消。 8 月 25 日，实验室副主任 Laura McGill 欢迎 NNSA 管理员兼前实验室主任 Jill Hruby 重返桑迪亚。Hruby 祝贺 WIP 毕业生所做的重要工作，这是这一充满挑战的时期急需的。她还感谢现任 WIP 项目负责人 Matt Wingle 和项目创始人 John 的贡献
使用机器学习的解释
摘要 - 植物性高血糖（PPHG）对健康有害，增加了心血管疾病，视力减少和危及生命等癌症的风险。在发生PPHG事件发生之前检测可能有助于提供早期干预措施。先前的研究表明，可以根据有关饮食的信息来预测PPHG事件。但是，这种计算方法（1）是饥饿的数据，需要大量的算法培训数据； （2）用作黑盒，缺乏解释性，从而限制了这些技术用于临床干预措施的采用。是在这些缺点的推动下，我们提出了基于机器学习的框架1，该框架整合了有关饮食，胰岛素和血糖的多模式数据，以预测PPHG事件发生之前。使用来自糖尿病患者的数据，我们证明我们的模型可以预测PPHG事件的分类精度高达90％，而F1的平均得分为0.93。提出的基于决策的方法还确定了可修改的因素，这些因素有助于即将来临的PPHG事件，同时提供个性化的阈值以防止此类事件。我们的结果表明，我们可以开发简单但有效的计算算法，这些算法可以用作糖尿病和肥胖管理的预防机制。索引术语 - 机器学习，决策树，糖尿病，连续的葡萄糖监测仪，餐后高血糖。I。由美国糖尿病协会（ADA）和世界卫生组织（WHO）定义，不可接受的餐后血糖的阈值在餐后的任何时间为8.89 mmol/l（> 160 mg/dl）[1]。长期暴露于高血糖可降低血糖控制，并增强癌症，大血管并发症，脑血管和炎性血管疾病的发展[2]，[3]。在肥胖和糖尿病患者中，后果更为严重。因此，即使在食用餐点之前，预测PPHG事件的重要性也很明显。连续的葡萄糖监测器（CGM）用于型糖尿病管理，因为它们在长时间跨度上以一致的频率传输血糖浓度。尽管CGM传感器在重新估计血糖水平的实时估算功效中，但它们没有配备计算算法来预测和警告PPHG的用户。因此，开发了一种算法，该算法可以预测并传达有关迫在眉睫的PPHG事件和潜在可修改因素