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Toyo Tanso Co.，Ltd。
公告关于董事和执行官在2025年2月14日举行的会议上的变更，公司董事会通过了一项针对董事候选人的决议，将在2025年3月28日举行的第83个普通股东会议上提议，将于2025年3月28日举行，并将在董事会举行的董事会会议上任命其股份的执行官候选人，以后会议均在该会议上举行。
布兰森市寻求2025年ADA的公共意见...
（密苏里州布兰森，2025年2月6日）布兰森市正在制定其2025年公共通行权（ROW）ADA改善计划，并正在寻求社区意见。居民可以在2025年3月7日星期五之前完成Branson Online ADA调查，报告可及性障碍并提供反馈。1990年制定的《美国残疾人法》（ADA）确保对残疾人的个人保护，并要求地方政府确保可以访问公共基础设施。布兰森的ADA改进计划概述了增强人行道，人行横道，遏制坡道和行人信号的策略，以满足可及性标准。当地倡议与联邦ADA要求保持一致，包括对现有障碍的自我评估，消除障碍的过程以及通过维护和资本改善项目进行升级的时间表。常见的障碍包括不平衡的人行道，缺失的路缘坡道和无法接近的行人信号。社区反馈对于创建包容性的布兰森至关重要。要报告可访问性障碍并了解更多信息，请访问Branson在线ADA调查。
对海事行业中勒索软件事件的调查：探索关键风险因素
一般权利一般权利所有珍珠中的内容均受版权法保护。根据发布者政策提供作者手稿。请仅使用项目记录或文档中提供的详细信息引用发布的版本。在没有公开许可证的情况下（例如Creative Commons），应从出版商或作者那里寻求进一步重用内容的许可。取消策略取消政策，如果您认为本文档违反版权，请联系提供详细信息的图书馆，我们将立即删除对工作的访问并调查您的索赔。遵循以下工作：https：//pearl.plymouth.ac.uk/secam-research
分层加密签名映射勒索软件分类：一种结构分解方法
摘要 - 基于吸附的网络威胁继续发展，利用越来越复杂的加密技术来逃避检测并在受损的系统中持续存在。旨在分析结构加密特性的层次分类框架提供了一种新颖的方法，可将恶意加密与合法的加密操作区分开。通过系统地分解加密工作，分类方法会增强识别跨二经域威胁变体的不同模式的能力，从而降低了对经常不受快速突变威胁的预定签名的依赖。该研究研究了密码学特征映射如何促进分类精度的提高，突出了熵，钥匙交换机制和算法依赖性在区分有害加密活动中的作用。通过实验验证，该框架在多个攻击家族中表现出高度的精度，超过了调用分类技术，同时保持了适合大规模网络安全应用的计算效率。分层的结构分析进一步增强了法医调查，使安全分析师能够解剖加密工作流程，以追踪攻击起源并确定跨不同运动的共同点。该方法论加强了主动的威胁减轻工作，提供了可扩展且适应性的解决方案，该解决方案既是已知和新兴加密的网络威胁。比较评估说明了结构分解在减轻假阳性和负面因素方面的优势，从而增强了在实际安全环境中加密签名分类的可靠性。
卢卡斯·詹森（Lucas Janson）：简历 - 哈佛大学
Journal of the Royal Statistical Society: Series B, Journal of the American Statistical Association, Annals of Statistics, Biometrika, Annals of the Institute of Statistical Mathematics, Bernoulli, Biometrical Journal, Biometrics, Electronic Journal of Statistics, Journal of Computational and Graphical Statistics, Scandina- vian Journal of Statistics, SIAM Journal on Mathematics of Data Science, Statistics in Medicine, Statistica Sinica, Statistics & Probability Letters, Statistical Science, Stat, TEST, ACM-IMS Foundations of Data Sci- ence Conference (FODS), Information and Inference, INFORMS Journal on Computing, Communications Methods and Measures, Conference on Learning Theory (COLT), Conference on Neural Information Pro- cessing Systems (NeurIPS), Journal of Machine Learning Research, Discrete & Computational Geometry, Econometric Theory, Journal of Climate, Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), PLOS Biology, International Journal of Robotics Research, American Control Conference (ACC), IEEE/RSJ Inter- national Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE Conference on Decision and Control (CDC), IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), IEEE Robotics and Automa- tion Letters, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, IEEE Transactions on自动化科学与工程，IEEE关于机电一体化的交易，信号处理的IEEE交易。
使用时间相关图
摘要 - 网络威胁的快速发展已经超过了传统的检测方法，需要创新的措施，能够解决现代对手的适应性和复杂性。一个新颖的框架是构造的，利用时间相关图来建模恶意操作中固有的复杂关系和时间模式。该方法动态捕获的行为异常，提供了一种可靠的机制，可在实时场景中区分良性和恶意活动。广泛的实验证明了该框架在各种勒索软件家族中的有效性，其精度，召回和总体检测准确性始终如一。比较评估强调了其比传统的基于签名和启发式方法更好的表现，尤其是在处理多态性和以前看不见的勒索软件变体方面。该体系结构的设计考虑到可扩展性和模块化，确保与企业规模环境的兼容性，同时保持资源效率。对加密速度，异常模式和时间相关性的分析提供了对勒索软件运营策略的更深入的见解，从而验证了该框架对不断发展的威胁的适应性。该研究通过整合动态图分析和机器学习来推进网络安全技术，以在威胁检测中进行未来的创新。这项研究的结果强调了改变组织检测和减轻复杂网络攻击的方式的潜力。
使用机器学习Dipak Shid*，Parikshit Patil **，Shrikrushna Shinde ***，Himanshu Shinde **** mani
传统的勒索软件检测技术（此类基于签名的检测）无法跟上最新的，不断变化的勒索软件变体。由于基于签名的技术取决于发现众所周知的恶意代码模式，因此他们无法识别出新颖的未发现的勒索软件菌株。攻击者会定期使用勒索软件，因为其复杂性会增加。通过检查与有害活动相关的模式和行为，机器学习提供了实时勒索软件攻击检测的能力。通过检测与典型的系统行为不同，机器学习模型与基于签名的技术相反，能够检测出新颖的勒索软件变体。基于系统活动数据，诸如随机森林和支持矢量机（SVM）之类的算法表现出有效识别和分类勒索软件的潜力。
使用机器学习检测勒索软件...
2024年。更不用说在2021年全球大约有6亿次攻击，这是对网络安全的主要威胁。也有人说，IBM报告中的勒索软件攻击泄露数据泄露的10％增加。JumpCloud一个IT平台说，与过去几年相比，勒索软件攻击的幅度强劲。为了克服这一威胁，如此多的研究人员以及科学家发现了许多防止这种感染的想法。通过使用机器学习算法，自然语言处理，静态分析，基于文件的异常分析，基于网络的分析以及基于行为分析，一些算法和方法通过使用机器学习算法，静态分析，基于异常的分析来实现了很高的精度。大多数研究以及研究主要基于行为分析和网络分析。因此，本文主要集中于根据PE（便携式可执行文件）文件的PE标头的功能检测勒索软件文件。那么为什么要执行文件？为什么不使用其他方法？主要原因是可以提取PE文件的功能，而无需实际执行PE文件。与其他方法相比，检测时间将更高。在PE文件中使用PE标头功能所需的资源要低得多，并且病毒感染系统的风险也很小。除了使用赎金注释的自然语言处理对勒索软件的分析之外，PE标头分析方法具有最小的假阳性或假阴性。
David Kristjanson Duvenaud
邀请在2024年12月AI的全球问题上关于AI的全球问题的神经访问研讨会2024年12月在2024年12月的开放问题，2024年10月CIFAR DEEP LEAD LEAVY SUMMLE暑期夏季学校2024年7月，多伦多大学学生AI学生AI大学学生AI 2023年1月2023年1月1月1月的剑桥大学cambridge University computational and Biological Lab Scienter 2022年多伦多大学学校（高中）研究俱乐部（远程）2022年4月神经研讨会：编程语言和神经成像系统（遥远）2021年12月Schwartz-riesman Institute Institute研讨会系列（远程）2021年11月）ICCV ICCV ICCV关于Neural Architect on Neural Architect：现在和未来的（远程（遥远）2021年10月20日至2021年10月20日Keynote：K. ICML Workshop on Time Series (remote) July 2021 Oxford University, StatML Centre for Doctoral Training Seminar (remote) July 2021 Centre for Mathematics and Algorithms for Data, University of Bath (remote) July 2021 Microsoft Research AutoML Lecture Series (remote) May 2021 Flatiron Institute, Center for Computational Mathematics May 2021 ICLR Workshop on Deep Learning for Simulation (remote) April 2021 University College伦敦，DeepMind/Ellis CSML研讨会系列（遥控）2021年2月，贝叶斯深度学习（远程）Neurips Europe Meetup 2020年12月Neurips研讨会：超越反射（远程）2020年12月