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区块链和人工智能在 6G 物联网网络中实现协作入侵检测
摘要 —6G 技术的出现为物联网 (IoT) 的空前进步铺平了道路，开创了超连接和无处不在的通信时代。然而，随着 6G 物联网生态系统中互联设备的激增，恶意入侵和新网络威胁的风险变得更加突出。此外，人工智能融入 6G 网络带来了额外的安全问题，例如对抗性攻击人工智能模型的风险以及人工智能可能被滥用于网络威胁。因此，在 6G 环境中，保护广泛而多样的连接设备是一个巨大的挑战，需要重新考虑以前的安全传统方法。本文旨在通过提出一种依赖于人工智能和区块链技术的新型协作入侵检测系统 (CIDS) 来应对这些挑战。所提出的 CIDS 的协作性质促进了一种集体防御方法，其中物联网网络中的节点主动共享威胁情报，从而实现快速响应和缓解。通过全面的模拟和概念验证实验评估了所提系统的有效性。结果表明，该系统能够有效检测和缓解伪造和零日攻击，从而加强 6G 物联网环境的安全基础设施。索引术语 —AI、区块链、6G 网络、安全、协作入侵检测、零日攻击、安全
CWRC 获委托建设价值 2000 万美元的加拿大国家小麦集群
此后，加拿大农业及农业食品部莱斯布里奇研究与发展中心的高级研究员贝雷斯一直致力于解答这个问题，他通过在艾伯塔省、萨斯喀彻温省以及最近的马尼托巴省测试小麦早期播种的结果。他的研究重点是超早播种，即在土壤达到一定温度时播种。春小麦的这一过程最早可以在二月或三月开始，具体取决于年份。贝雷斯表示，迄今为止，这项研究的结果（目前正在进行中，部分由萨斯喀彻温省小麦局资助）一致表明，“超早”播种对春小麦的产量和质量都有积极的影响。
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。
可持续发展的文化和创造力
认识到全球挑战变得越来越频繁，互连和多维；从气候变化的含义，地缘政治紧张和冲突的溢出溢出，从19009年的大流行中恢复不平坦，全球粮食和能源系统的脆弱性，供应链的破坏，到金融市场的波动；并需要维护东盟的共同价值观和规范，国际法，相互信任和信心，包容性的对话和合作，以应对这些新兴挑战；还认识到新兴的大型趋势（例如数字技术进步以及绿色和蓝色经济体以及东盟成员国的个人和集体潜力）所带来的机会；指出，在新兴的多极全球架构中，东盟的全球相关性和独特的召集力量，以及伙伴对与东盟进行对话和建立更强大的合作的兴趣越来越多；还注意替代多边和多边框架的地缘驱动的出现以及削弱多边主义的风险；强调印度尼西亚2023年主席的主题“东盟事务：Epicentrum的增长”，强调了东盟对确保其持续的相关性，韧性，有效性和对未来地区和全球挑战的反应的承诺，以及它成为该地区和超越地区经济增长中心和驱动力的愿景；承认东盟社区在东盟社区的所有三个支柱上对东盟社区2025的贡献，以及实施东盟连通性的总体计划（MPAC）和东盟综合恢复框架（ACRF）及其实施计划，以实现东盟的实施计划，以实现东盟的愿景为增长的愿景；
统计入侵检测和与耦合的量子通道中的窃听：多重准备和单准备方法
抽象经典，即非量词，通信包括具有多输入多输出（MIMO）通道的配置。一些相关的信号处理任务以对称方式考虑这些通道，即通过将相同的角色分配给所有通道输入，并且与所有通道输出类似。这些任务特别包括通道识别/估计和通道均衡，并与源分离紧密连接。他们最具挑战性的版本是盲人，即当接收器几乎没有关于发射信号的事先知识时。其他信号处理任务以不对称的方式考虑经典的通信通道。这尤其包括当发射器1通过主唱机向接收器1发送数据时的情况，而“入侵者”（包括接收器2）会干扰该通道以提取信息，从而执行所谓的窃听，而重新CEN-CETER 1可以瞄准检测该侵入率。上述处理的一部分
引用：Rabie，Obj和Selvarajan，S和Hasanin，T和Alshareef，Am和Am和Yogesh，CK和Uddin，M（2024）一种新颖的IoT Intrusion Intrusion检测框架U
物联网（IoT）在现代生活中广泛使用，例如在智能家居，智能运输等中。但是，由于物联网对恶意袭击的脆弱性，目前的安全措施无法完全保护该物联网。入侵检测可以保护物联网设备作为安全工具的最有害攻击。然而，常规入侵检测方法的时间和检测效率需要更准确。本文的主要贡献是开发一个简单的智能安全框架，以保护物联网免受网络攻击。为此，在拟议的工作中开发了决定性的红狐（DRF）优化和描述性背部传播径向函数（DBRF）分类的组合。这项工作的新颖性是，与机器学习算法合并的最近开发的DRF优化方法可用于最大化物联网系统的安全水平。首先，进行数据预处理和归一化操作以生成平衡的物联网数据集，以提高分类的检测准确性。然后，应用DRF优化算法以最佳调整精确入侵检测和分类所需的功能。它还支持提高训练速度并降低分类器的错误率。此外，还部署了DBRF分类模型，以使用优化的功能对正常和攻击数据流进行分类。在这里，建议的DRF-DBRF安全模型的性能使用五个不同且流行的IOT基准测试数据集进行了验证和测试。最后，通过使用各种评估参数将结果与先前的异常检测方法进行比较。
EDB Postgres和optrust keycontrol -nshield Docs
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医疗遗传学中心因斯布鲁克
4月份的MTA/BMA（M/F/D）科学技术助理作为完整的时间职位。该职位最初限于3个月；计划了长期的观点。您的责任领域是该研究所神经遗传学研究小组（Praschberger博士）研究项目的科学技术支持。成功的候选人可以期待各种责任领域，高水平的参与室以及学习令人兴奋和创新的方法的机会。特别是，重点是新果蝇模型的生产和表型，以及基于人类干细胞的神经遗传疾病的神经元细胞模型（尤其是模型中的转基因和CRISPR敲击，但也是RNAi和敲除模型） - 这是通过在工作过程中的密切合作来学到的。如果您有任何疑问，请联系：roman.praschberger@i- med.ac.at.。先决条件是一项完整的培训，是MTA文凭，科学学士学位，硕士，M.Sc。的生物医学分析师。或类似成功的候选人还具有在实验室工作，团队合作以及独立参与和对科学问题的兴趣中的高度准确性和责任感的特征。需要经典湿法实验室方法，例如PCR，质粒矢量的克隆，蛋白质印迹以及对基于计算机的分析方法的高水平和开放性的知识。特殊方法，例如共聚焦显微镜。此用途的每月最低工资目前为3,071.30欧元（每年14倍），并且可以通过对活动特定的 - 特定前经验和其他与工作场所特殊特征相关的活动的质疑和其他赔偿组成部分来增加集体协议法规。如果您有兴趣，请发送您的申请文件，说明参考“ TA-2025-神经遗传学”：Dr.Med教授。J. Zschocke，博士，人类埃斯塔斯研究所 1/1楼，6020 Innsbruck或通过电子邮件至：humgen@i-med.ac.atJ. Zschocke，博士，人类埃斯塔斯研究所1/1楼，6020 Innsbruck或通过电子邮件至：humgen@i-med.ac.at
基于PCA的入侵检测系统的案例研究
量子计算有望彻底改变我们对计算限制的理解，并且它在加密术中的含义长期以来已经很明显。今天，密码学家正在积极设计量子解决方案，以应对支持量子的对手所构成的威胁。同时，量子科学家正在创新量子协议，以增强捍卫者的能力。但是，仍需要探索量子计算和量子机学习（QML）对其他网络安全域的更广泛影响。在这项工作中，我们研究了QML对传统ML网络安全应用的潜在影响。首先，我们探讨了与网络安全特别相关的机器学习问题中量子计算的潜在优势。然后，我们描述了一种量化易于故障QML算法对现实世界问题的未来影响的方法。作为一个案例研究，我们将方法应用于网络入侵检测中的标准方法和数据集，这是机器学习在网络安全中研究最多的应用之一。我们的结果提供了有关获得量子优势的条件以及对未来量子硬件和软件进步的需求的洞察力。
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）。