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提高情报界的网络安全...
执行基本的硬件和软件资产管理对于了解和衡量组织网络安全基线和保护态势的改进至关重要。防止已知和管理的 IT 资产内部和之间的已知漏洞被利用是至关重要的。对已知和管理的 IT 资产发生的安全事件进行主动预测、识别和响应对于限制潜在损害至关重要。在自然灾害或网络攻击期间和之后继续操作或恢复已知和管理的 IT 资产可确保在极端情况下执行任务。保持 IC 范围内对已知和管理的 IT 资产的漏洞和事件的网络安全态势感知，以及我们对人为或自然威胁的响应，使 IC 领导层和安全专业人员作为一个集体处于持续的准备、响应和明智决策状态。
化学传感的光纤表面上的局部表面等离子体共振
摘要：本研究描述了通过将金纳米颗粒（AUNP）沉积到光纤传感器上实现的局部表面等离子体共振（LSPR）效应的光纤探针的基本原理。这个想法是读取AUNP的吸光度谱及其对环境参数的依赖性，即使用光纤周围的折射率。基本上，我们选择了一种薄的光纤来鼓励周围介质中存在evanscent波。此外，纤维表面已被功能化，允许AUNP嫁接，而光纤尖端上的银镜则允许读取以进行反射配置。反射光谱显示出与单个和汇总AUNP相关的吸光度特征。在本文中，峰吸收性，即对反射信号的深度进行了研究，作为周围折射率的函数，以用于化学传感。
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
对分组密码的实用量子差分攻击
摘要：差分攻击是分组密码的一种基本密码分析方法，利用输入和输出差分之间的高概率关系。现有的分组密码量子差分密码分析工作主要集中在基于经典计算机上构建的现有关系来估计恢复最后一轮子密钥的资源。为了利用量子计算机找到这种关系，我们提出了一种利用量子计算机搜索高概率差分和不可能差分特征的方法。该方法利用量子比特的叠加同时探索所有可能的输入和输出差分对。利用所提方法设计量子电路来搜索玩具密码 smallGIFT 的差分特征。基于分支定界的方法来验证利用所提方法获得的差分和不可能差分特征。
2021 年知识转移亮点
快速实现超高能电子治疗 CERN 和瑞士洛桑大学医院 (CHUV) 继续致力于开发创新的 FLASH 放射治疗设施。该设施基于 CERN 开发的 CLIC（紧凑型线性对撞机）加速器技术，将使用超高能电子 (VHEE) 在不到 200 毫秒的时间内治疗深层肿瘤。在如此短的时间内治疗肿瘤利用了所谓的 FLASH 效应，在产生更少副作用的同时提供等效控制。2021 年，CHUV 获得了一笔大额捐款，用于与 CERN 共同建设该设施。此外，在 CERN 的 CLEAR 测试设施进行的实验展示了如何将 VHEE 光束聚焦到深层肿瘤上，并测量了短照射时间的剂量诊断性能。
细胞表面映射通过免疫细胞上的 Dexter 能量转移进行微环境映射
通过阐明局部生物分子网络或微环境，可以了解许多疾病病理。为此，酶促邻近标记平台被广泛应用于绘制亚细胞结构中更广泛的空间关系。然而，人们长期以来一直在寻求能够更高精度地绘制微环境的技术。在这里，我们描述了一个微环境映射平台，该平台利用光催化卡宾生成来选择性地识别细胞膜上的蛋白质-蛋白质相互作用，我们将这种方法称为 MicroMap（m Map）。通过使用光催化剂-抗体偶联物在空间上定位卡宾生成，我们展示了对抗体结合靶标及其微环境蛋白质邻居的选择性标记。该技术识别了活淋巴细胞中程序性死亡配体 1 (PD-L1) 微环境的组成蛋白，并在免疫突触连接内进行选择性标记。
CS466/566网络防御的原则和实践
Instructor : Dr. Danella Zhao, E&CS Rm 3313, E-mail: dzhao@odu.edu Office Hours : TR 11:30am-1:00pm or by Email appointment Lecture : TR 9:30am-10:45pm, VAB 1033 https://www.blackboard.odu.edu Course Description : This course is to help students gain a thorough understanding of vulnerabilities and attacks在系统和网络中，学习网络防御最佳实践。它涵盖了用于减轻各种网络攻击的基本安全设计原则和国防策略和安全工具。它在实验室环境中提供了对安全软件和网络系统的实践经验，并对现实世界的威胁进行了低估。该课程将集中于攻击，黑客基本面以及进攻性和防御性技术。学生有望完成使用现实世界中恶意软件，利用和防御的密集实验室任务。主题：
零信任端点安全 - appguard
遏制减轻了补丁管理故障攻击者在未解决或取消援助（又称零日漏洞）应用程序漏洞的情况下漏洞。通过利用它们，他们可以劫持一个应用程序来执行极其有害的操作，例如下载恶意文件，将恶意代码注入内存和/或指示操作系统实用程序执行恶意说明。一个常见的示例是劫持应用程序并使用将恶意代码注入常见应用程序的过程空心技术。因此，虽然它在表面上看起来可能是通用的，但它是一个钴罢工信标™，它可以使用数百个恶意工具库来造成极大的伤害，从而使对手远程访问端点。在这种情况下，AppGuard的隔离原理闪耀。它限制了脆弱的应用程序可以执行的操作，从而阻止了潜在的有害行动。
基于弥漫性斑点对比度的深组织流量金属...
弥漫性相关光谱（DCS）是一种越来越流行的非侵入性深层组织血流监测的新兴方式。它对来自单个斑点的快速波动光子计数signals进行了自相关分析。在这封信中，我们表明，可以从CCD摄像机获得的斑点的空间分布进行更简单的分析中获得相同级别的深层组织流量信息，我们将其命名为diffuse speckle对比度分析（DSCA）。均显示了流动幻像实验和体内袖口遮挡数据。DSCA可以被视为一种新的光学方式，结合了DCS和激光斑点对比度（LSCI），它利用了简单的仪器和分析，但对深层组织的流动很敏感。©2013美国光学学会