作者:A Peychev · 2022 · 被引用 2 次 — 2014 年 (https://www.wired.com/2014/11/countdown-to-zero-day-stuxnet/)。18 Grauman, Brigid。“网络安全:全球规则的棘手问题”,安全防御...
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任务 1411 执行地形飞行减速.......................................................................4-158 任务 1412 执行规避机动..............................................................................4-160 任务 1413 执行接触动作..............................................................................4-162 任务 1414 执行射击位置操作.............................................................................4-163 任务 1415 执行俯冲飞行......................................................................................4-166 任务 1416 执行武器初始化程序.............................................................................4-168 任务 1422 执行射击技术.............................................................................4-170 任务 1458 使用点目标武器系统攻击目标.............................................................4-174 任务 1462 使用火箭弹攻击目标.............................................................................4-194 任务 1464使用区域武器系统攻击目标................................................................................4-201 任务 1469 执行区域武器系统动态协调...............................................................4-206 任务 1470 执行目标交接................................................................................4-208 任务 1835 执行夜视系统操作检查.......................................................................4-211 任务 2010 执行多机操作....................................................................................4-214 任务 2013 执行战术火力计算机机载目标交接系统空中/转移模式操作.........................................................
1966 年 9 月,AGARD 飞行力学小组在英国剑桥组织了稳定性和控制会议,会上发表了多篇论文,探讨失速和超失速的相关问题。在讨论这些论文时,会议强调需要进一步了解失速机翼后的下洗和尾流场,A.D.Young 教授认为,公司和研究机构中一定有大量未发表的数据和信息,收集和整理这些数据和信息将非常有价值,可用于更广泛的设计应用。这促使飞行力学小组决定安排一名顾问对北约国家的现有材料进行调查,我们很幸运能够获得 G.J.Hancock 博士的服务来承担这项任务。在早期讨论调查范围时,调查范围被扩大到既包括空气动力学方面,也包括飞行力学性质的问题,例如失速时的动态行为,最后要求汉考克博士审查飞机在高迎角下的所有行为问题。他编写的报告包括一定程度的材料分析和协调,小组认为这份报告已经非常有用,因此决定立即以此处给出的形式发布,而不必等待更完整的分析,因为小组认为这会很困难且耗时。
摘要 机器学习方法在医疗保健研究中越来越受欢迎。这种向综合数据科学方法的转变需要对现有的医疗保健数据分析师队伍进行专业发展。为了促进这种平稳过渡,需要开发教育资源。真实的医疗保健数据集对于医疗保健数据分析和培训目的至关重要,但它存在许多障碍,包括财务、道德和患者保密问题。模拟现实世界复杂性的合成数据集提供了简单的解决方案。所呈现的合成数据集反映了成年人口中心脏病发作和中风的常规收集的初级保健数据。使用此合成数据集的培训体验得到了提升,因为数据包含了常规收集的初级保健系统中遇到的许多实际挑战,例如缺失数据、信息审查、交互、变量不相关性和噪声。
摘要 —近年来,半导体行业将制造外包给低成本但不一定值得信赖的代工厂。这种无晶圆厂商业模式面临着新的安全挑战,包括盗版和生产过剩。一种防止未经授权产品运行的经过充分研究的解决方案是逻辑加密,其中使用只有设计人员知道的密钥对芯片进行加密。然而,大多数逻辑加密解决方案都容易受到密钥一致性和探测攻击。在本文中,我们首先提出 GSAT,一种对使用 SAT 模型的现有 IC 特定逻辑加密方案的全局攻击,它可以有效解密可插入所有加密 IC 的隐藏全局密钥。接下来,我们提出了一种高度安全且低成本的补救措施,称为 SPLEnD:基于强 PUF 的逻辑加密设计。传统的 IC 特定加密方案容易受到 GSAT 攻击,而 SPLEnD 不仅可以有效抵抗 GSAT,而且还平衡了安全性和效率。
摘要:- 预测心脏病发作是导致全球发病率上升的一个重要问题。在临床数据分析中,心血管疾病成为预测的关键焦点,其中数据科学和机器学习 (ML) 提供了宝贵的工具。这些方法通过考虑各种风险因素来帮助预测心脏病发作,就像高血压、胆固醇水平升高、脉搏不规律和糖尿病一样,这项研究旨在通过机器学习技术提高预测心脏病的准确性。本研究介绍了一种 ML 驱动的方法,称为 ML-ELM,致力于通过分析各种风险因素来预测心脏病发作。提出的 ML-ELM 模型与替代方法进行了比较,利用支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯和 XGBoost 等机器学习技术是探索不同预测建模方法的一个关键方面。,是研究策略的一部分。用于心脏病症状的数据集来自 UCI ML 存储库。结果表明,我们提出的 ML-ELM 模型在测试的 ML 技术中表现出卓越的预测性能。 ML 模型在识别心脏病发作症状方面表现出显著的效率,尤其是使用增强算法时。我们使用准确度评估来衡量预测能力,我们建议的模型显示出 96.77% 的出色准确率。
这次攻击的作案手法涉及欺骗用户与看似良性的链接与监管文件(例如.docx,.xlsx,.rtf和.pdf文件)进行互动。这些链接已被威胁参与者秘密改变,用恶意的可执行文件代替了真正的文档。有效载荷是通过自提取档案分配的,这些档案既包含表面上合法的文件和恶意的Cmoon恶意软件。上下载和打开这些档案,用户无意间执行了CMOON有效载荷,然后建立后门或从事其他邪恶活动,从而授予攻击者对受影响系统的控制。该技术利用了用户对监管文件合法性和公司网站的合法性的固有信任,以促进感染链。