• Mucopolysaccharidosis II (MPS II, Hunter syndrome) is a rare inherited lysosomal storage disorder caused by iduronate-2-sulfatase (IDS) deficiency • Disease hallmark is accumulation of the glycosaminoglycans (GAGs): Heparan and Dermatan Sulfate (HS and DS) • Multiple tissues and organs are affected, and two thirds have severe神经性疗法形式•当前护理标准是每周的IV注入ID的重组形式,该ID无法跨越血脑屏障(BBB),并且对神经发育没有明显的影响•大脑的递送是亨特综合征的关键未满足•与不同的交付途径和不同的MOAS
2.1 系统描述 2.2 性能要求 2.2.1 增长能力 2.2.2 危险场所 2.2.3 网络认证 2.2.4 可维护性 2.2.5 可用性 2.2.6 故障安全能力 2.2.7 线路监控 2.2.8 断电检测 2.2.9 控制和指定 2.2.10 特殊测试设备 2.2.11 电磁干扰 (EMI) 2.2.12 电磁辐射 (EMR) 2.2.13 互换性 2.3 入侵检测系统 (IDS) 2.3.1 IDS 组件 2.3.2 检测灵敏度 2.3.3 检测警报和报告能力 2.3.4 误报率 2.3.5 干扰警报率 2.3.6 场所控制单元 (PCU) 2.3.6.1 PCU 功能 2.3.6.2 过流保护和指示 2.3.6.3 手动和自检 2.3.7 检测传感器 2.3.7.1 内部传感器 2.3.7.1.1 高安全性平衡磁开关 (BMS) 2.3.7.1.1.1 1 级开关 2.3.7.1.1.2 2 级开关 2.3.7.1.2 玻璃破碎检测 2.3.7.1.2.1 窗式玻璃破碎冲击传感器 2.3.7.1.2.2 天花板或壁挂式双技术玻璃
内部协调外部协调一级医疗系统质量优先事项 • OHA 2020-2024 五重目标委员会 (Sweet 16) • 州健康改进计划 (SHIP) IDS 转型和质量战略 • 2022 年健康哥伦比亚威拉米特患者关系协作 (HCWC) 患者体验 (HCAHPS) • 社区健康需求评估 CMS 基于价值的计划 (CHNA) IDS/MSSP/MA 质量指标 • 2022 年哥伦比亚纪念北海岸医院再入院减少合作伙伴 (CHNA) 门诊护理战略计划 • 2023 年 HealthShare 社区健康人口健康路线图改进计划 (CHIP) Vizient 健康公平报告 • 基督复临安息日会 (CHIP) DNV 健康公平报告 • HMC CHIP 本土计划 • ?传统 CHIP SODH 委员会 • 州健康差异记分卡行为健康协作护理模式 • 社区表达的需求和目标
一些研究论文研究了基于 ML 的 IDS 面对对抗性攻击的脆弱性,但其中大多数集中在基于深度学习的分类器上。与它们不同,本文更加关注浅层分类器,由于它们的成熟度和实现的简单性,它们仍然广泛用于基于 ML 的 IDS。更详细地,我们评估了 7 种基于浅层 ML 的 NIDS 的鲁棒性,包括 Adaboost、Bagging、梯度提升 (GB)、逻辑回归 (LR)、决策树 (DT)、随机森林 (RF)、支持向量分类器 (SVC) 以及深度学习网络,以抵御几种在最先进技术 (SOA) 中广泛使用的对抗性攻击。此外,我们应用高斯数据增强防御技术并测量其对提高分类器鲁棒性的贡献。我们使用 NSL-KDD 基准数据集 [5] 和 UNSW-NB 15 数据集 [50] 在不同的场景中进行了广泛的实验。结果表明,攻击对所有分类器的影响并不相同,分类器的稳健性取决于攻击,并且必须根据网络入侵检测场景考虑性能和稳健性之间的权衡。
现代车辆具有许多电子控制单元(ECU),这些单元(ECU)不断地通过受控区域网络(CAN)段组成的嵌入式车内网络(IVN)进行通信。CAN总线技术的简单性和尺寸约束的8字节有效载荷使整合基于真实性和完整性的保护机制是不可行的。因此,恶意组件将能够将恶意数据注入网络中,其检测风险很小。通过各种安全攻击(例如洪水,模糊和故障攻击)证明了这种漏洞。改善现代车辆安全性的实际方法是监视CAN巴士的流量以检测异常。但是,要使用一般方法管理这种入侵检测系统(IDS)面临一些挑战。首先,需要省略CAN数据字段的专有编码,因为它们是原始设备制造商(OEM)的知识产权,并且在车辆制造商及其型号之间有所不同。其次,这种一般和实用的ID方法在速度和准确性方面也必须在计算上有效。用于计算机网络的传统IDS通常使用基于规则或基于签名的方法。最近,使用机器学习(ML)具有有效特征表示的方法已显示出巨大的成功,因为检测速度更快,开发和维护成本较低。因此,提出了具有增强频率特征表示的有效数据聚合技术,以提高IVN的ML基ID的性能。使用汽车ID的生存分析数据集验证了性能增益。
物联网(IoT)是一个分散且不断变化的网络,它在安全方面构成了挑战。输入强调了对保护物联网设备及其数据免受潜在威胁的强大安全措施的需求。该研究侧重于联合学习(FL)技术,作为增强物联网安全性的潜在解决方案。fl模型旨在保护敏感数据,同时允许其与其他系统进行交换,从而成为保护物联网环境的有前途的方法。此外,该输入表明,实施入侵检测系统(IDS)是增强整体物联网安全性的附加策略。通过组合FL和ID,目的是开发一种全面的解决方案,以解决保护IoT设置的复杂问题。输入强调了探索机器学习(ML)技术的重要性,以改善物联网设备的安全协议。它还强调了验证FL技术在保护和传输物联网系统中的指定信息中的效果的重要性。ID的集成被提出是一项额外的措施,以增强整个物联网系统的安全性。最终,这项研究的目的是提供全面和有效的解决方案来应对物联网中的安全挑战,从而增加对这项技术在各个领域中应用的信任。
摘要: - 本研究论文探讨了机器学习技术在提高入侵检测系统(IDS)的效率和准确性方面的应用,以增强网络安全性。传统ID经常与网络威胁的不断发展的性质挣扎,从而导致较高的误报率和延迟的响应。所提出的方法利用机器学习算法(包括深度学习模型)来分析网络流量模式并确定指示潜在网络攻击的异常行为。该研究评估了现实情况下各种机器学习算法的性能,并将其与传统的基于规则的ID进行了比较。目标是开发一种更适应性和强大的入侵检测系统,能够准确检测和缓解已知和新颖的网络威胁。
I. i troduction使用机器学习(ML)对安全性违规(ML)进行了广泛研究[1] - [8]。入侵检测系统(IDSS)是用于检测此类活动的工具。网络IDSS(NIDSS)特别检测网络中的恶意活动,并且是该领域中最著名的ML应用程序中的上下文之一[3]。idss和nidss可以分类为基于签名或基于异常的[1]。基于签名的(n)IDS通过将分析的数据流与存储在已知攻击的签名数据库中的模式进行比较来检测攻击。基于异常的(N)ID通常使用受监视系统的正常行为模型和模型外部的平常行为模型检测异常,以异常或可疑。基于签名的IDS可以以高精度检测众所周知的攻击,但无法检测或发现未知攻击,而基于异常的IDS具有该能力。在本文中,我们专注于基于异常的NIDSS。量子计算机,其中包括嘈杂的中等规模量子(NISQ)计算机,旨在利用量子物理学执行超出最强大的古典计算机功能的计算任务,并有可能实现量子至上[9] - [11]。随着QBIT的数量和量子计算机的准确性增加,超过最新经典计算的问题引起了很大的关注。在不久的将来预测了量子优势的明确证明[9] - [11],并且已经提出了一个论点,即它已经实现了[12],尽管竞争对手已经提出异议[12] [13]。量子至高无上的结果是,量子计算者可以在学习效率方面二次优于其经典对应物,甚至在绩效方面呈指数级别[10]。这是在网络入侵检测的背景下研究量子辅助机器学习(QAML)的潜力的动机。