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对AI相关的网络安全风险和对策的调查
摘要 - 移动性-AS-A-Service（MAAS）整合了不同的运输方式，并可以基于个人的偏爱，行为和愿望来支持旅行者的旅程计划的更多个性化。为了充分发挥MAA的潜力，需要一系列AI（包括机器学习和数据挖掘）算法来学习个人需求和需求，以优化每个旅行者和所有旅行者的旅程计划，以帮助运输服务运营商和相关的政府机构，以操纵和计划其服务，并探讨和预防各种威胁性的旅行者，包括各种不和谐的行星和不去行业者和不去行业者和不去行业者和不相行者和不去行业者和不相行者。在集中式和分布式设置中，对不同的AI和数据处理算法的使用越来越多，使MAAS生态系统在AI算法级别和连接性表面上都可以在不同的网络和隐私攻击中发出不同的网络和隐私攻击。在本文中，我们介绍了有关AI驱动的MAAS设计与与网络攻击和对策相关的各种网络安全挑战之间的耦合的第一个全面综述。特别是，我们专注于当前和出现的AI易于侵略的隐私风险（专业，推理和第三方威胁）以及对抗性AI攻击（逃避，提取和游戏）可能会影响MAAS生态系统。这些风险通常将新颖的攻击（例如，逆学习）与传统攻击媒介（例如，中间攻击）结合在一起，加剧了更广泛的参与参与者的风险和新业务模型的出现。
EEG-TCNet：用于嵌入式运动想象脑机接口的精确时间卷积网络
摘要 —近年来，深度学习 (DL) 对基于脑电图 (EEG) 的运动想象脑机接口 (MI-BMI) 的改进做出了重大贡献。在实现高分类准确率的同时，DL 模型的规模也不断扩大，需要大量的内存和计算资源。这对嵌入式 BMI 解决方案提出了重大挑战，该解决方案应通过本地处理数据来保证用户隐私、减少延迟和低功耗。在本文中，我们提出了 EEG-TCN ET，一种新颖的时间卷积网络 (TCN)，它在只需要少量可训练参数的情况下实现了出色的准确率。其低内存占用和低推理计算复杂度使其适合在资源有限的边缘设备上进行嵌入式分类。在 BCI 竞赛 IV- 2a 数据集上的实验结果表明，EEG-TCN ET 在 4 类 MI 中实现了 77.35% 的分类准确率。通过为每个受试者找到最佳网络超参数，我们进一步将准确率提高到 83.84%。最后，我们在 Mother of All BCI Benchmarks (MOABB) 上展示了 EEG-TCN ET 的多功能性，这是一个包含 12 个不同 EEG 数据集和 MI 实验的大规模测试基准。结果表明，EEG-TCN ET 成功地推广到单个数据集之外，在 MOABB 上的表现比目前最先进的 (SoA) 好 0.25 倍。索引术语 — 脑机接口、运动意象、深度学习、卷积神经网络、边缘计算。
建议：提供权力和资源，促进政府机构对人工智能的负责任采购创新
过去几年，美国联邦政府对人工智能技术的采购急剧增加。1 基于对各机构在采购尖端人工智能方面面临的挑战的研究，NAIAC 2023 年秋季的建议重点关注各机构在现有采购权限内可以做些什么。即，NAIAC 建议各机构优先考虑人工智能采购，包括在其总统过渡计划中；解决人工智能专业知识差距并培训采购人员；利用新兴人工智能采购实践的非详尽清单——例如质量保证监测计划 (QASP) 和领域内评估；并确保创新人工智能采购方面的专业知识和最佳实践成为机构知识并在整个机构间共享。2 持续的研究和与利益相关者的接触揭示了联邦采购条例 (FAR) 在实践中的实施存在很大局限性。因此，这项建议侧重于机构采购一流、值得信赖的人工智能所必需的变革。
采购电池存储和太阳能系统的新兴最佳实践
启动了电动合作社（规格）的太阳能，以帮助优化电池存储和太阳能储存的电池的计划，采购和操作。Specs是由美国能源部国家可再生能源实验室（NREL）选择的太阳能创新网络（SEIN）。Cliburn and Associates，LLC领导了项目团队，包括北卡罗来纳州清洁能源技术中心（NCCETC），Cobb Electric会员公司，Kit Carson Electric Cooperative，United Power，以及其他合作社以及公共电力公用事业公司以及批发供应商，市场专家，市场专家，以及储能行业的利益相关者。随着SEIN第2轮的高潮，在2021年夏季，Cliburn and Associates和NCCETC继续支持Specs资源的传播，并继续进行工作，从而扩大了我们的重点，因为它适用于新的开发模型和市场趋势。采购对公用事业侧存储和太阳能项目的挑战主要集中在早期决策上：定义高优先级用例，同时也探索如何从项目中获得更多价值的方法，并为其生活中的市场变化做准备。通过资产所有权或PPA/ESA合同的采购策略的选择也极大地影响了采购。随着资源收缩的增长，缺乏这种类型的采购的公开指南是急剧的。此简介（以演示格式）开始满足这些要点等的指导需求。从定义上讲，它没有尝试最终或完全解决该过程中的每个步骤。附加了详细的免责声明。尽职调查 - 研究本指南对您的特定情况的适用性 - 被认为是该信息的使用术语。
用于安全 IoMT 通信的轻量级量子密钥分发
摘要。针对 COVID-19 等流行病的生物医学仪器和管理平台正在迅速采用支持物联网的医疗设备 (IoMT)。量子密钥分发 (QKD) 也被认为是应用顶级互联网战略的基本原理、工具、方法和思想，特别是在医疗保健和医疗领域。然而，使用 QKD 的高效端到端验证系统解决了协议的安全问题并简化了整个流程。因此，尽管成本可能会增加和出现错误的可能性，但必须实施一种新系统，使数据传输顺畅而不损害其完整性。当存在额外的传感器和设备并且需要更多能量来处理它们时，可以使用更有效的算法来降低功耗。
采购和存储部门邀请引用
remain open for acceptance or fail to fulfil the contract when called upon to do so, Mangosuthu University of Technology may without prejudice to its other rights, agree to the withdrawal of my/or RFQ or cancel the contract that may have been entered into between me/us and Mangosuthu University of Technology and I/we will then pay to Mangosuthu University of Technology any additional expense incurred by Mangosuthu University of Technology having either to accept any less favourable必须邀请RFQ或新鲜的RFQ，邀请新鲜RFQ邀请以及随后接受任何不利的RFQ所产生的额外支出，Mangosuthu技术大学，Mangosuthu技术大学应有权通过我/其他任何可能的人或对我/其他人的保证或对我/不适合我的人/不及格的赔偿，也应与我/其他任何人保持联系，或者对我/不及格的任何人，或者对我/拒绝我/rfq的范围或对我的保证，或者是我的//否定的。代表该或任何其他RFQ或任何其他RFQ或任何合同的适当履行，并在确定此类额外支出的金额之前，以保留此类款项，保证或存款，以保证或存款，以确保Mangosuthu技术大学的任何损失，可能会因我/我们的默认值而维持。
使用不受信任的设备计算量子密码的安全密钥率
独立于设备的量子密钥分发 (DIQKD) 提供了最强大的安全密钥交换形式，仅使用设备的输入输出统计数据即可实现信息论安全性。尽管 DIQKD 的基本安全原理现已得到充分理解，但为高级 DIQKD 协议推导出可靠且强大的安全界限仍然是一项技术挑战，这些界限要超越基于违反 CHSH 不等式而得出的先前结果。在这项工作中，我们提出了一个基于半有限规划的框架，该框架为使用不受信任设备的任何 QKD 协议的渐近密钥速率提供可靠的下限。具体而言，我们的方法原则上可用于基于完整输入输出概率分布或任何贝尔不等式选择来为任何 DIQKD 协议找到可实现的密钥速率。我们的方法还扩展到其他 DI 加密任务。