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对网络物理系统的环境考虑和机会的案例研究
抽象的网络物理系统（CPS）在我们的日常生活中变得越来越无处不在，复杂和强大。固有的好处和舒适感在其人生周期的每一步都产生了环境影响。这种影响很大，不幸的是，今天常常被忽略。由于网络物理系统往往是“不可见的”，因此需要在设计阶段的早期认识到基础架构和所需资源。在本文中，讨论了在实施的早期阶段的环境影响注意事项，并讨论了通过人地球 - 系统观点改善设计选择的机会。作者讨论了与CPS支持的系统构造，数据管理以及总体目标和功能有关的方面。通过特定的智能家庭案例，说明了对设备和数据管理的生命评估的潜力。通过明确考虑不同的配置，可以分析设计决策的环境影响。我们正在进行的研究目标是一种设计方法，以融合智能系统的效用，性能和较小的环境影响之间。
农村医院网络安全景观
7 Politico，“医疗保健的新农村边境”，2017年4月。8 UNC，Cecil G. Sheps卫生服务研究中心，“自2005年1月以来，195个农村医院关闭和转换”，2005年至今。9 Dobson Davanzo＆Associates，LLC，“医院系统整合以改善美国农村医院的财务前景的潜力”，2024年11月。10美国政府问责局，“为什么在美国农村更难获得医疗保健”，2023年5月。11康奈尔大学康奈尔大学，康奈尔大学的距离是心脏病发作受害者生存的主要因素，康奈尔研究表明”，2004年2月。12宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚州LDI，“农村医院关闭的经济影响”，2022年6月。13 Riskiq，“风险情报摘要：2020年卫生部门的勒索软件：新目标和方法的完美风暴”，2020年4月。农村医院网络安全景观
一项研究，研究了重复的低剂量psilocybin和氯胺酮对帕金森氏病认知和情绪功能障碍的影响，并了解其作用机理
在65岁以上的人口中的患病率为2-3％。治疗是有症状的，并且集中在运动症状上，而患者也不受非运动症状（包括认知和情绪问题）的症状。情绪状态已显示出负面影响的生活质量和压力影响运动症状的水平。需要更少的副作用的替代药物也可以改善情绪和认知过程。氯胺酮和迷幻药先前证明可以改善心理健康和情绪，也已被证明可以积极影响免疫系统并增强神经可塑性，这是大脑形成新的神经联系和神经元的能力。在帕金森氏病动物模型（PD）中，已证明神经可塑性增强（BDNF）有助于多巴胺能神经元的生存，从而改善了多巴胺能神经传递和运动性能。最近，我们已经表明，在给药后6小时内，低剂量的LSD将BDNF水平升高。除了增加神经可塑性外，低剂量LSD还增加了积极的情绪，改善了与情绪处理有关的大脑区域的连通性以及提高注意力表现。氯胺酮已显示在抑郁症患者中具有快速的抗抑郁作用。特此提出了BDNF的增加，这是psilocybin和氯胺酮的正效应的基础。因此，提出了低剂量的psilocybin和氯胺酮，以减轻帕金森氏病患者的认知和情绪障碍。
T15P04-在网络安全策略（Light）
大型模型正在迅速渗入我们生活的所有方面：他们是在YouTube上提供内容，建议在亚马逊上购买，甚至在LLMS（例如GPT和Claude）上购买 - 取代搜索引擎作为我们的主要信息来源。虽然基本模型仅仅是统计过程，但面向消费者的元素经过精心调整并进行了护栏，以呈现世界的特定愿景。DeepSeek避免回答中国政治上敏感的问题，而双子座则插入了以美国为中心的多样性，公平和包容性（DEI）的愿景。我们已经看到了关于Tiktok美国内容推荐算法的潜在亲中国操纵的争议，以及有关政府如何规范美国，欧盟和中国的模型发展和实施的激烈辩论。增加了这一难度是围绕技术的固有不确定性：AI输出的新兴本质意味着预测模型行为和数据编码总是非常困难的，并且每个新的基础模型实际上都是一个需要探索的新的平行世界。
认知网络物理系统的认知结构
在网络物理系统（CPS）的快速发展的领域中，我们面临着一场技术革命，这是由于传感，计算，通信和作用的进步所驱动的。这些系统，包括自动驾驶汽车和无人驾驶汽车等创新，不仅仅是自动化；他们重新定义了我们与世界Bogdan和Pedram（2018）互动的方式。但是，CP的真正挑战不仅是自主运作，而且要在我们生活的复杂和不确定的世界中聪明地运作。因此，类似人类的智能机器的概念是基于这样的想法：这些机器可以通过与人类紧密互动和合作的能力来提供相当大的好处。这源于以下想法：具有人类智能或认知机器的机器将不仅通过语言，而且通过各种形式的互动，无论是明显的和隐性的太阳（2020），都可以更好地与人类交流。开发人类智能机器的主要原因之一是它们成为人类有效伴侣的能力。具有类似人类特征的机器更容易理解和使用。另一个关键方面是建立人与机器之间的信任。真正的社会信任，我们在人类同胞之间感受到的那种基于共同的动机和经验。要使机器获得这种信任水平，他们需要展示内在的人类行为和动机。这包括理解和回应Sun（2006）的人类情感和动机。
黑客在网络恐怖主义的职责 - ENPRESS期刊
摘要：几十年来，反恐斗争一直是国际安全政策的核心。最新形式的恐怖主义现在正在网络空间中犯下，使发现更加困难。与传统形式的恐怖主义网络恐怖主义一起似乎是所谓的ABC恐怖主义的一个要素，利用了网络空间的潜力。难以检测到网络空间操作的肇事者，其中一些是黑客。因此，为了进行有效的调查，以科学的方式识别可能成为恐怖袭击的肇事者的黑客和类型的黑客。全球化和互联网革命所提供的机会使恐怖分子能够利用工业和互联网社会所提供的可能性。应强调的是，互联网已成为我们生活中不可或缺的一部分，使我们和潜在的恐怖分子目标更加脆弱。因此，本文旨在确定网络恐怖主义在科学基础上的概念，并将其置于网络犯罪体系中。此外，通过描述不同类型的黑客来识别潜在的肇事者也是本文的目的。研究结果可能有助于当局更有效地预防和反应。本文仅集中在刑事法律观点上，并避免政治，军事法律或道德方法。
什么是网络供应链风险操作（C-SCRM）？
eo 14028描述了联邦政府的多重要求。These include removing barriers to sharing threat information, modernizing Federal Government cybersecurity, enhancing software supply chain security, establishing a Cyber Safety Review Board, standardizing the Federal Government's playbook for responding to cybersecurity vulnerabilities and incidents, improving detection of cybersecurity vulnerabilities and incidents on Federal Government networks, improving the Federal Government's investigative and remediation capabilities.和国家安全系统要求。
一个联合学习框架，用于增强水下无人机分布式网络的数据安全和网络入侵检测
抽象的水下无人机对于科学研究，环境监测和海上操作至关重要，可以在具有挑战性的环境中收集数据。然而，他们的部署面临着低带宽，高潜伏期，信号衰减以及由于流动性和水流而导致的间歇性连通性等问题。在这些条件下，传统的集中数据处理方法效率低下，因为它们需要将大量原始数据传输到中心位置。为了应对这些挑战，本研究提出了专门针对水下网络量身定制的联合学习（FL）框架。与集中式方法不同，FL使水下无人机可以通过在本地处理数据并仅与中央服务器共享模型更新来协作训练全球入侵检测模型。这种方法可以通过确保敏感信息永远不会离开本地设备，从而降低传输过程中拦截或妥协的风险来显着提高数据安全性。此外，FL的分散体系结构固有地与水下无人机网络的动态和分布式性质保持一致。提出的框架通过利用各个无人机的局部见解来检测威胁，包括零日攻击，而无需直接暴露敏感数据，从而改善了网络入侵检测。通过保留隐私并实现协作异常检测，FL解决了水下互联网事物中的关键网络安全挑战（IOUT）。