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预防和管理偏头痛攻击的实用补品：叙事评论
尽管偏头痛的主要原因尚不清楚，但炎症被认为是重要的风险因素之一。使得炎性细胞因子的分泌，例如肿瘤坏死因子-α（TNFα），将通过增加细胞渗透性和相互作用而导致神经炎症和偏头痛发作（11，12）。此外，其他炎症细胞因子（如粘附分子）会导致血管功能障碍并因此神经性疼痛（13）。证据还表明，偏头痛攻击的阶段与降钙素基因相关肽（CGRP），线粒体疾病，单胺能途径，镁缺乏症和较高血清谷氨酸水平（13，14）之间的直接关联。此外，基于人类和实验研究，环氧酶-2（COX-2）和诱导一氧化氮合酶（INOS）有助于保持炎症和神经源性疼痛。此外，高脑结晶质结膜血症还参与偏头痛的病因（15）。
网络攻击对供应链的威胁
Sylwia Konecka 1 , Zbigniew Bentyn 2 摘要：目的：本研究旨在调查如何识别和评估供应链中的网络威胁，特别关注评估威胁图作为此目的工具的效用。设计/方法/方法：本研究定义和分类各种类型的网络攻击，并提供现实世界供应链中断的例子。使用 Web of Science (WoS) 数据库进行了文献计量分析，重点关注过去五年的开放获取材料。搜索包括术语“供应链”、“威胁”、“网络”和“网络攻击”。此外，还审查了来自 Statista 的二手数据，并利用 Check Point 的 ThreatMap 进行了一项试点研究。结果：研究表明，网络攻击对供应链构成了重大威胁，但管理和经济学领域对这一主题的研究有限。研究结果强调了在了解哪些国家和行业最容易受到攻击以及攻击类型的频率方面存在差距。分析还发现威胁地图数据存在差异，表明这些工具可能无法提供实际攻击事件的全面视图。实际意义：这项研究强调了开发实时数据工具来跟踪网络威胁的重要性。它还表明，医疗保健和政府部门特别容易受到网络攻击，未来的研究应该研究人工智能在增强供应链安全方面的作用。原创性/价值：这项研究发现了现有供应链网络威胁研究中的差距，特别是受影响最严重的行业和国家。它还深入了解了威胁地图的局限性以及需要结合管理、经济学和计算机科学的跨学科方法，以确保供应链的弹性。关键词：供应链、网络威胁、网络攻击、漏洞、威胁地图、工业 5.0、数字化、文献计量分析。JEL 分类：M15、L20、O33。论文类型：研究文章。致谢：本出版物由波兹南经济大学“供应链管理中的创新和现代信息技术”项目资助。
常规预防...
表1 Berotralstat（Orladeyo®）和Lanadelumab（Takhzyro®）的许可剂量，用于常规预防12岁及12岁以上的患者重量≥40千克的患者的复发性攻击........................................................................................................................年龄≥40kg ................... 2表2表2 reiimbursement代码和在高含水层和lanadelmabab的表现上都可以使用。 .........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
血管紧张素受体阻滞剂攻击装甲和冷肿瘤并增强免疫检查点阻断
摘要 背景 免疫检查点阻断（ICB）取得了令人瞩目的成就，但新发现的装甲肿瘤和冷性肿瘤无法对ICB疗法作出反应。伴随药物的高患病率对免疫治疗反应有很大影响，但对装甲肿瘤和冷性肿瘤治疗结果的临床影响仍不清楚。 方法 本研究利用大规模转录组学数据集，研究血管紧张素受体阻滞剂（ARB）的靶点血管紧张素Ⅱ受体1（AGTR1）的表达和潜在生物学功能。接下来，通过一系列体外和体内试验确定ARB在肿瘤细胞和肿瘤微环境细胞中的作用。此外，通过多中心队列和荟萃分析评估了ARB对ICB治疗的临床影响。 结果 AGTR1在装甲肿瘤和冷性肿瘤中过表达，并且与ICB治疗反应不佳有关。 AGTR1 抑制剂 ARB 仅抑制 AGTR1 高表达的肿瘤细胞的侵袭性，而此类肿瘤细胞只占很小的比例。进一步分析发现，AGTR1 在癌症相关成纤维细胞 (CAF) 中始终高表达，ARB 通过抑制 RhoA-YAP 轴抑制 CAF 中的 I 型胶原表达。此外，ARB 还可以在体内将装甲和冷肿瘤的表型显著逆转为软和热肿瘤，从而提高对 ICB 治疗的反应性。此外，我们的内部队列和荟萃分析进一步支持了 ARB 可以显著增强 ICB 疗效的观点。结论总体而言，我们将 AGTR1 确定为装甲和冷肿瘤的新靶点，并证明了 ICB 与 ARB 联合使用可提高治疗效果。这些发现可以为如何治疗难治性装甲和冷肿瘤患者提供新的临床见解。
使用卷积神经网络
对数字通信网络的日益依赖使信息安全成为全球个人，组织和政府的关键问题（Chen等，2011）。但是，这种提高的连通性也导致了各种网络威胁，中间人（MITM）的攻击是网络攻击的破坏形式（Disha＆Waheed，2022; Zahara et al。，2020）。在MITM攻击中，攻击者拦截并改变了两方之间的通信，通常是在不知情的情况下。检测MITM攻击是由于其隐形性和攻击者采用的复杂方法而复杂的。传统的MITM攻击检测方法通常难以准确识别复杂的攻击，并将其与合法的网络行为区分开。现有的检测MITM攻击的技术主要依赖于分析网络流量模式和检测异常（Ahmad等，2020）。但是，这些方法通常在准确识别微妙而复杂的攻击模式中面临局限性，从而导致假阳性或假否定性增加。
网络物理攻击和未来的能源系统
随着世界越来越依赖相互联系的能源系统，网络物理攻击对这些重要基础设施的威胁已经升级，对未来能源系统的安全性和可靠性构成了重大挑战。我们精心研究与智能电网相关的潜在威胁和漏洞，包括可再生能源和能源存储技术的整合。分析了网络物理攻击对能源系统各种组件的潜在影响，例如发电厂，传输和分布网络以及能源存储设施。审查扩展到对当前网络安全度量的评估，例如入侵检测系统，加密和访问控制，评估了它们在保护这些新兴威胁方面的有效性。我们深入研究了旨在应对智能电网威胁不断发展的性质的高级网络安全策略的挑战和机遇。探索了智能电网为能源部门未来提供的潜在利益和进步。这包括增强电网安全性，以及与诸如物联网，虚拟现实，虚拟发电厂，纳米电网和无线电源传输等尖端技术的协同作用。这些事态发展不仅为创新提供了机会，而且还需要采取积极主动而精致的网络安全方法。
网络物理攻击和未来能源系统
随着世界越来越依赖互联的能源系统，这些重要基础设施遭受网络物理攻击的威胁也不断升级，对未来能源系统的安全性和可靠性构成了重大挑战。我们仔细研究了与智能电网相关的潜在威胁和漏洞，包括可再生能源和能源存储技术的整合。分析了网络物理攻击对能源系统各个组成部分（如发电厂、输配电网络和能源存储设施）的潜在影响。审查扩展到对当前网络安全措施（如入侵检测系统、加密和访问控制）的评估，评估了它们在防范这些新兴威胁方面的有效性。我们深入探讨了制定先进网络安全战略以应对智能电网威胁不断演变的挑战和机遇。我们探讨了智能电网为能源行业未来带来的潜在好处和进步。这包括增强电网安全性，并与物联网、虚拟现实、虚拟发电厂、纳米电网和无线电力传输等尖端技术协同作用。这些发展不仅带来了创新机会，也要求采取积极主动且复杂的网络安全方法。
备份并迅速运行：Haefele克服了网络攻击
2023年2月，国际制造商和家具配件，电子锁定系统和照明解决方案的供应商Haefele成为严重勒索软件攻击的受害者。该公司总部位于纳戈尔德（Nagold），巴登 - 瓦尔滕伯格（Baden-Württemberg），被迫关闭其整个IT系统并脱机。因此，在全球范围内，运营变得停滞不前。dell Technologies事件响应和恢复团队被迅速引入，与Haefele的危机团队一起，他们合作协调了整个时钟工作以恢复其IT系统的流程，团队和第三方。行动取得了成功：Haefele能够在几个月内返回38个国家的150个地点的正常业务运营。今天，公司安全在公司中的重要性比以往任何时候都高。今天，公司安全在公司中的重要性比以往任何时候都高。
基于签名的实时检测和预防云环境中的 DDOS 攻击
由于分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击日益猖獗，云环境中的安全问题变得至关重要。这种攻击会严重破坏服务并造成重大的财务和数据损失。由于缺乏预定义的检测签名，传统的安全机制（如入侵检测系统 (IDS) 和防火墙）通常难以检测和缓解不断演变的新威胁。本文提出了一种专门针对云环境的实时签名检测机制。所提出的系统可以实时生成签名，从而能够识别和预防新出现的 DDoS 攻击。通过大量的实验评估验证了该解决方案的有效性，证明了其能够减少攻击影响并增强云安全性。
基于SDN的DDOS攻击对智能家居的检测和缓解
采用物联网（IoT）在各个领域都激增，冰箱和洗衣机等日常物品现在配备了传感器并连接到Internet。不可否认，此类设备的安全性并非主要是为Internet连接而设计的，它至关重要，但在很大程度上被忽略了。在本文中，我们为实时DDOS攻击检测和缓解SDN的智能家居网络中的实时DDOS攻击检测和缓解。我们在常规操作和DDOS攻击期间捕获网络流量。此捕获的流量用于训练多个机器学习（ML）模型，包括支持向量机（SVM），逻辑回归，决策树和K-最近的邻居（KNN）算法。这些训练有素的模型被执行为SDN控制器应用程序，随后用于实时攻击检测。当我们利用ML技术来保护IoT设备时，我们建议使用SNORT（一种基于签名的检测技术）来保护SDN控制器本身。现实世界实验表明，在攻击后不久，SDN控制器没有鼻涕，导致数据包丢失100％。此外，我们表明ML算法可以有效地将流量分类为良性和攻击流量，而决策树算法的表现优于其他人的精度为99％。