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使用人工智能检测和识别勒索软件
摘要 恶意软件是一种不断发展和不断上升的威胁，尤其是勒索软件，这是一种恶意软件。勒索软件即服务平台的兴起加剧了这种激增，恶意软件研究人员需要快速可靠地识别勒索软件家族的选项，以保护个人数据和重要基础设施。在本研究中，我们提供了一种基于图像的检测和分类方法，可以通过将勒索软件与已知的勒索软件家族进行比较来帮助研究人员识别勒索软件的来源。我们的目标是使用有限大小的训练数据集和 COTS 硬件对给定的勒索软件样本达到高准确度和低误报率。我们使用了从 VirusTotal (VT) 获得的 347,307 个 Windows 可执行恶意软件样本的数据集。这些样本由 VT 在 2017 年至 2020 年期间收集。从这个数据集中，我们选择了被确认为已知勒索软件的样本。我们应用了一种新颖的 AI 驱动方法，根据二进制文件的图像表示对勒索软件进行分类。安全从业人员和学者已将这种方法用于一般恶意软件，但并未用于勒索软件等特定类型的恶意软件。我们使用了一种简单的方法，根据 Keras（TensorFlow 开源机器学习平台的 Python API）中 16 个可用应用程序来选择性能最佳的卷积神经网络。这些应用程序在 ImageNet 自然图像数据集上进行了预训练。所提出的方法实现了 90% 以上的准确率和高召回率，基于三通道 (RGB) 图像高概率检测勒索软件。我们数据集上得分最高的模型是 MobileNet 和 MobileNetV2。关键词：勒索软件、计算机视觉、深度学习、CNN、机器学习
使用卷积中性网络检测脑肿瘤
＃顾问摘要对脑肿瘤的早期和准确诊断是由大脑中细胞异常生长引起的致命疾病，这对于提高存活率至关重要。一种流行的检测，诊断和治疗方法是磁性推理成像（MRI），因为它是无创的，并且提供了高质量的视觉效果。不幸的是，手动分析它们通常很耗时，需要医疗专业知识。图像分类是计算机视觉的子集，是计算机在图像中对对象进行分类和解释对象的能力。它可以支持医生的诊断，并作为脑肿瘤的入门级筛查系统。本研究旨在建立一个准确的机器学习模型，以预测磁共振图像中脑肿瘤的存在。我们使用BR35H数据集构建了两个不同的卷积神经网络（CNN）模型：KERAS顺序模型（KSM）和图像增强模型（IAM）。首先，我们数据集中的图像进行了预处理，进行了预处理和标准化，以提高效率并减少不准确性。然后，将数据归一化，我们的模型进行了培训。最后，除了在训练过程中观察到的验证精度和损失外，我们还使用准确性验证数据集互为模型的准确性。在我们的两个模型中，IAM超过了KSM。IAM的验证精度为97.99％，BR35H数据集的验证损失为4.94％，从准确性验证数据集对MRIS进行分类时，精度为100％。引入由于其生存率低，脑肿瘤是一种致命的疾病。他们可以是良性（非癌性）或恶性（癌）。良性脑肿瘤逐渐生长，通常包含在大脑的一个区域中，而恶性脑肿瘤迅速生长并侵入健康的脑组织。这些恶性肿瘤的5年生存率仅为36％，尽管它可以根据年龄和肿瘤的位置而变化。
使用LENET 20深度学习体系结构在先前阶段的胎儿心脏异常检测
心脏异常在医学诊断中很重要，传统上通过CT，X射线，CTA和MRI扫描检测到。但是，这些方法通常会产生不确定或错误的结果，从而导致无效的临床建议。本研究的重点是使用超声心脏数据进行胎儿异常预测和分类，旨在克服现有诊断方法的局限性。这项研究的目的是开发一种更可靠的方法来使用深度学习技术检测胎儿心脏异常，特别是利用Lenet 20架构。与常规方法相比，目标是提高胎儿异常检测的准确性和可靠性。实时胎儿超声心脏样本是从海得拉巴NIMS Super Specialty Hospital收集的，并使用OTSU阈值分离等工具进行了预处理。LENET 20卷积神经网络由165层组成，最大池，密集，隐藏和relu层是使用带有Tensorflow，Keras和Scikit-Learn库的Python实现的。通过CSV文件将数据集加载为测试样品，并采用了LENET 20 CNN模型进行分类。所提出的LENET 20 CNN模型比现有的胎儿心脏诊断模型取得了显着改善。关键发现包括98.32％的检测得分，F1得分为98.23％，召回97.89％，准确度为98.32％，灵敏度为97.29％。这些结果表明与以前的方法相比，检测准确性和可靠性卓越。这项研究的结果表明，对先前的胎儿心脏诊断技术有了显着的增强。具体来说，LENET 20 CNN模型在检测准确性和可靠性方面优于现有方法。这项调查通过采用CNN深度学习技术成功地解决了常规胎儿心脏诊断方法的局限性。LENET 20架构是有效的分类器和特征提取器，可以在前阶段准确检测胎儿心脏异常。
RAN 中的人工智能
根据目标问题，最佳 ML 模型和支持生命周期 (E4) 的复杂性可能会有很大差异。对于较简单的问题，线性回归、较小的决策树和具有少量节点和层的简单神经网络 (NN) 就足够了。对于更复杂的问题，可能需要具有许多层和节点以及多个卷积层的大型决策树或深度神经网络 (DNN) 来实现所需的准确性。用于控制优化目标的 RL 方法和支持代理 (E7) 在学习新颖的 RAN 管理策略方面尤其有效。训练 RL 模型依赖于通过软件代理的反复试验进行主动探索，这在实时 RAN 系统中并不总是可行或合适的。为了帮助解决这个问题，并生成训练模型所需的数据量，我们在我们的软件推动器集中包含了模拟 (E6)。经过训练后，ML 模型可用于推理阶段（E3 的一部分），其中选择的数据被用作模型的输入，然后模型将产生一组预测、操作或规则，具体细节取决于 ML 算法类型。在 RAN 中，训练和推理阶段的硬件和软件要求可能大不相同。训练通常需要强大的中央处理单元或专用图形处理单元 (GPU) 硬件，具有大内存和数据存储。AI 软件平台（例如 TensorFlow、Keras 和 PyTorch）以及其他广泛的开源（E5）、通常基于 Python 的 ML 软件生态系统需要集成到软件工程流程中。在推理阶段，通过模型生命周期管理 (E4) 向 RAN 应用程序提供经过训练的模型（或多个模型）。对于延迟至关重要的 RAN 边缘应用，需要高效实现推理，具有低延迟、低功耗和内存占用，同时考虑目标硬件和软件架构的特性。我们的软件推动器与基于意图的管理解决方案完全兼容 [5]。
混合模式教师发展计划...
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过动手活动和现实世界的例子，与会者将获得实用技能，以有效地使用AI在教学和研究中使用不同的算法。在计划结束时，参与者将准备将AI工具整合到他们的工作中，提高他们通过现代技术来教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用。用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别。张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。使用Python/Matlab的动手会话。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
M.Tech。嵌入式和机器学习系统课程和教学大纲-M.Sc.应用数学电子与ICT学院，NIT WARANGAL https://forms.gle/ ...
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过实践活动和实例实例，与会者将获得实用技能，可以在教学和研究中有效地使用不同的AI使用AI。在计划结束时，参与者将准备将AI工具集成到他们的工作中，提高他们通过现代技术教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。使用Python/Matlab的动手会话。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别识别张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
会议记录 - Surabaya Poltekbang Repository
近年来让我们感到担忧并想知道为什么会发生这种情况。政府，即本案中的民航总局，作为印尼民航安全的负责人，成为各方批评甚至侮辱的对象。各团体就这些连续灾难的原因提供了意见和分析。天气和人为因素经常被用来回答有关灾害原因的问题。在此，作者试图提供他所掌握的关于航空运输领域因飞机维护和操作过程中的人为错误而导致的事故或灾难的知识。本研究采用观察法、访谈法和问卷调查法收集数据。希望本研究成果能够利用壳模型中各部件之间关系的概念，为人为因素问题提供替代解决方案，以减少因使用工具而发生的事故，保障飞机维修技术人员的工作安全，特别是在进行飞机维护和操作时。利用人为因素Shell模型方法对飞机维修技师工作安全中因使用工具造成的差错和事故进行人为因素研究分析结果表明，飞机技师所犯的差错中81%是由以下原因造成的：人与硬件（Liveware with hardware）之间的关系并不好。剩下的19%是环境（Environment）、人与人之间的关系（Liveware）以及人与工作支持设备（Software）之间的关系的影响。则有67.6%的受访者表示同意工具使用技能对飞机维修技术人员工作安全的影响。关键词：Shell 模型、人为因素、工具、技能
机器人头
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师开发计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像和物联网应用程序将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识以及它如何适用于具有多个安全应用的医学成像和物联网技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI和IoT进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过动手活动和现实世界的例子，与会者将获得实用技能，以有效地使用AI在教学和研究中使用不同的算法。在计划结束时，参与者将准备将AI工具整合到他们的工作中，提高他们通过现代技术来教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：•物联网体系结构，通信协议，计算机视觉简介，大数据分析，IIT，生物医学和医学图像分析应用程序。•机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，神经网络和应用。•深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用。•张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。•CNN架构用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现。•IOMT，AI/IOT用于医疗保健监测，精密农业，医疗诊断，工业应用。•用于生物医学成像，CT扫描/MRI/X射线图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。•活动识别，对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等。•使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。•使用Python/Matlab的动手会话。主持此计划的教师：该计划将由NIT Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。注册费细节：教师和研究学者Rs.750/ - 行业参与者Rs.2250/ -
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用，例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域，以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题，并提供强大的理论基础，并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究，使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
革命性的脑肿瘤检测：
摘要： - 利用生成对抗网络（GAN）创建转移性脑肿瘤MRI图像是推进医学图像分析的有前途的途径。本文介绍了一种创新的方法来增强注释的MRI数据，这对于培训脑肿瘤检测的深度学习模型至关重要。gans生成栩栩如生的肿瘤图像，与现有数据集无缝融合。该体系结构确保了现实主义和与MRI层和空间位置的精确结合。跨基准数据集的全面实验证明了功效。gans与对象检测算法无缝集成，从而改善了现实世界中的检测性能。生成建模和深度学习之间的协同作用解决了逼真的肿瘤形象产生中的挑战。该方法通过基于标签和坐标生成肿瘤特异性图像来完善模型。除了研究之外，这还会影响医疗保健，彻底改变脑肿瘤检测，治疗计划和医学成像。gan，深度学习和医学成像协同作用，以改变医疗保健。随着这种方法的成熟，其影响有望革命性转变。该技术的后果远远超出了学术研究，对实践医疗保健应用产生了深远的影响。通过这种方法使脑肿瘤检测改善，可以通过允许早期诊断和更精确的治疗计划来彻底改变患者护理。在医学机器人技术和个性化医学等领域也可以看到这种方法的深远后果。此外，这项技术有可能协助先进的医学成像系统和智能决策支持工具的发展，并在精密医学的新时代中迎来。在精确和可靠的肿瘤检测至关重要的情况下，这种方法可以用作基石，从而为确保最高标准的患者护理提供了宝贵的支持。gan，深度学习和医学成像的结合不仅扩大了我们对脑肿瘤检测的理解，而且还代表着实现人工智能在为人类健康服务方面的全部潜力迈出的重要一步。随着该方法的范围扩大和成熟，其对医疗保健的变革性影响有望是革命性的。关键字：卷积神经网络，数据增强，深度学习，生成对抗网络，Keras，Yolo