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IEEE Access 特别版社论：网络安全中的人工智能
一、引言 互联网对人们的日常生活和工作产生了重大影响。最近的研究表明，人工智能（AI）已经导致了许多科学技术领域的进步，即基于人工智能的医学、基于人工智能的交通和基于人工智能的金融。人工智能时代已经到来。安全作为最大的关注点之一，对于发展可持续、有弹性和繁荣的互联网生态系统具有重要意义。然而，网络安全仍然面临着许多具有挑战性的问题，例如入侵检测、隐私保护、主动防御、异常行为、高级威胁检测等。此外，许多威胁变体不断出现和蔓延。人工智能辅助的自适应方法有望解决这些安全问题。共同考虑人工智能与网络安全之间的交织性质是推动未来安全互联网的关键因素。IEEE A CCESS 关于网络安全中的人工智能技术及相关问题的特别章节旨在将研究人员聚集在一起，传播他们在人工智能相关安全和隐私理论分析领域的发现，同时推动在网络安全人工智能背景下与相关工程领域的潜在合作。征文通知引起了科学界的极大热情，并收到了大量投稿。其中，经过至少两名独立审稿人的彻底审查，30 篇文章被接受收录到这个特别章节中。这些被接受的文章大致可以分为三类：第一类，有十篇文章，主要解决网络安全检测问题。第二类，由另外十篇文章组成，解决数据隐私保护和身份验证问题。最后，第三类，包括最后十篇文章，重点关注不同工业应用中基于人工智能的网络安全。在第一类中，Zeadally 等人的文章“利用人工智能能力提高网络安全”探讨了人工智能在改进网络安全解决方案方面的潜力。D'hooge 等人的文章“基于 20 年入侵检测数据的监督学习者的分类难度”通过对涵盖 20 年数据生成的公共数据集进行评估，调查了监督机器学习方法在越来越困难的条件下对网络入侵检测数据的分类。
BYU ScholarsArchive 引文 BYU ScholarsArchive 引文 McLain, Timothy；Sahawneh, Laith R.；Duffield, Matthew O.；和 Beard, Randall W.，《使用 ADS-B 检测和避免小型无人机系统》（2015 年）。教师出版物。1895 年。https://scholarsarchive.byu.edu/facpub/1895
随着将无人机系统 (UAS) 整合到国家空域系统 (NAS) 的需求不断增长，需要新的程序和技术来确保空域安全运行并最大限度地减少 UAS 对当前空域用户的影响。目前，小型 UAS 在民用空域的使用受到限制，因为它们没有检测和避开其他飞机的能力。在本文中，我们将介绍一个框架，该框架由基于广播式自动相关监视 (ADS-B) 的传感器、航迹估计器、冲突/碰撞检测和降低碰撞风险的解决方案组成。ADS-B 提供长距离、全方位入侵者检测，对尺寸、重量、功率和成本要求相对较低。所提出的冲突/碰撞检测和冲突/碰撞解决规划算法是在局部级别框架中设计的，该框架是展开的、未倾斜的机身框架，其中本机静止在地图中心。路径规划方法设计为随着与本机距离的增加而具有多分辨率，以考虑自分离和避免碰撞的阈值。我们使用模拟 ADS-B 测量来演示和验证此方法。
COVID-19 社交隔离期间的情绪语义趋势和人物情绪检测人工智能
这是一个多任务文本数据处理方法框架，基于 Plutchik/Ekman 的情绪检测和趋势检测方法，作为有意义的情绪检测和分析的管道实现。我们对该框架进行了评估并建立了一个试点系统。结果证实了所提出的框架对 COVID-19 推文的主题趋势和情绪检测的有效性。我们的研究结果表明，居家限制导致人们在推特上表达了积极和消极的情绪语义（感受），其中消极情绪是“愤怒”（8.5% 的推文），其次是“恐惧”（5.2%）、“期待”（53.6%），积极情绪语义是“喜悦”（14.7%）和“信任”（11.7%）。与呆在家里有关的安全问题的语义趋势在 28 天内迅速下降，与朋友死亡和隔离生活有关的负面情绪在某些日子里有所增加。这些发现有可能通过监测被隔离人员的情绪变化趋势来影响公共卫生政策决策。本文提出的框架有可能通过用作在线情绪检测工具包来协助此类监测。
医疗保健领域人工智能的商业模式
新型人工智能产品的新收入模式机会：例如，在决策支持系统（例如，在放射图像数据的预分类中）的情况下，情况有所不同：在这里，人工智能的使用可以实现一种新型服务。为了将其货币化，可以研究不同的商业模式——从一次性付款的许可业务转向“软件即服务”业务、租赁模式或按使用量付费。乍一看，这有利于此类解决方案的提供商，因为他们可以根据较长时期内的用户数量更准确地预测收入。用户还可以通过降低软件维护和配置成本（例如通过互联网或云应用程序自动提供和更新服务）从此类服务中受益。此外，服务费用取代了高额的一次性融资，可以分摊到整个期限内。很多时候，商业模式还通过持续的产品维护和包括网络攻击和数据丢失等服务来补充。这样，客户由于持续付费，也能坚持持续的高品质。
分析 COVID-19 疫苗争论的整体框架
Covid-19 大流行的一个不幸副作用是全球信息疫情充斥社交媒体，关于大流行的低质量和两极分化信息，影响公众对大流行的看法 (Tagliabue 等人，2020 年)。研究表明 (Montagni 等人，2021 年)，这些影响在公众对治疗方案、疫苗接种和预防措施的接受度方面具有明显的现实世界影响。大多数解决 Covid-19 信息疫情的计算方法都将其视为错误信息检测问题。换句话说，他们着眼于识别虚假声明并分析社交媒体上对它们的反应 (Hossain 等人，2020 年；Alam 等人，2021 年；Weinzierl 等人，2021 年)。这种方法虽然是抗击信息流行病的必要组成部分，但却无法为政策制定者和卫生专业人员提供急需的信息，无法描述个人做出健康和福祉选择的原因和态度。我们在本文中的目标是提出一个整体分析框架，为信息流行病中表达的意见提供多种相互关联的观点。
帮助青少年 1 型糖尿病患者更好地控制血糖的新疗法
1 型糖尿病 (T1D) 是儿童中最常见的糖尿病类型，影响全球 150 多万 20 岁以下的人群。早期和强化控制糖尿病可以持续预防微血管和大血管并发症，促进生长，确保正常的青春期发育。由于缺乏针对这种疾病的明确逆转疗法，达到并维持推荐的血糖目标至关重要。在过去 30 年中，利用技术更好地治疗 T1D 取得了巨大进展。尽管取得了这些进展，但大多数儿童、青少年和年轻人的血糖控制仍未达到推荐的目标，并且每天承受着相当大的负担。有希望的新治疗进展的发展，例如更具生理性的胰岛素类似物、包括连续血糖监测和闭环系统在内的开创性糖尿病技术以及新的辅助药物，预示着未来几年 T1D 管理的新模式。本综述介绍了当前青少年 T1D 管理的见解。
tpdnet：用于嵌入式机器学习处理器组的微小学生检测神经网络Ethos-u55
摘要。增强现实和虚拟现实（AR/VR）系统包含几个不同的传感器，包括用于手势认可的图像传感器，头姿势跟踪和瞳孔/眼睛跟踪。所有这些传感器的数据必须由主机处理器实时处理。对于未来的AR/VR系统，需要新的传感技术来满足功耗和性能的需求。当前的学生进行分辨率约300x300像素及以上的图像进行。因此，深神经网络（DNN）需要主机平台，这些平台能够通过此类输入分辨率计算DNN来实时处理它们。在这项工作中，将瞳孔检测的图像分辨率优化为100x100像素的分辨率。引入了一个微小的学生检测神经网络，可以使用ARM Cortex-M55和嵌入式机器学习（ML）Proces-sor Arm Ethos-U55处理，其性能为每秒189帧（FPS），并且检测率很高。这允许减少图像传感器和主机之间的通信功耗，以获取未来的AR/VR设备。
复苏的未来
可穿戴设备可以获得多种个性化的健康数据，例如血压，血氧仪，心电图或脑电图[5]。尽管担心在医疗保健中使用可穿戴设备的安全性和依赖能力，但这些“几乎不舒服的监测系统”仍可用于检测心脏突然死亡的预警信号。使用智能手机扬声器的被动激动呼吸软件已显示出很高的准确性，可检测和侵蚀性呼吸症，中央呼吸暂停或阻塞性呼吸暂停[6]。基于机器学习的调度员对OHCA的识别表明，在一项随机临床试验中有可能超越人类识别[7]。一项移动应用程序（APP）旨在识别患有急性心脏事件风险最高的患者的前途症状，包括急性心肌梗塞或心脏猝死（SCD）。该系统可以同时提醒个人和EMS [8]。单个深度摄像头检测胸腔和腹部呼吸可以是通过使用不足监测系统在医疗设施中检测出意外紧急情况的工具[9]。该技术可用于在住宅护理环境中检测心脏骤停。
电池降解诊断，膝关节检测和膝关节预测的可转移物理信息的框架
电池容量膝关节的技术经济和安全问题发生 - 呼吁开发在线膝盖检测和预测方法作为高级电池管理系统（BMS）功能。为了解决这个问题，提出了一种基于直方图的特征工程方法，一种混合物理学的模型和精细调整策略，用于在线电池降解诊断和膝盖发作检测。使用方案循环方案中的方案感知管道首先开发和评估混合模型，然后进行精细调整以创建在动态循环方案中部署的本地模型。发现基于2D直方图的功能集在源和目标方案中都是最佳选择。证明，微调策略可有效改善电池降解模式估计和降解阶段在目标情况下的降解阶段降低性能。再次发现了鉴定出的膝关节和膝关节之间的线性相关性。结果，可以通过云中的电池性能数字双胞胎来启用高级BMS功能，例如在线降解诊断和进程，在线降解诊断和前进，在线膝关节检测和膝盖预测，衰老感知电池的分类以及第二寿命的重新使用。
RNAi植物保护技术及其在小麦中的应用
Bt作物的应用范围以及田间Bt抗性害虫的出现呼唤新的害虫防治技术（Carriere等，2015；Jin等，2015；Tabashnik等，2013）。RNA干扰（RNAi）现象广泛存在于真核生物（植物、真菌、昆虫、动物和线虫等）中，并已被开发为一种有前途的作物健康保护技术（Zhang等，2017）。 RNAi 是一个自然过程，它通过多种方式调控基因表达：有效的转录后基因沉默（PTGS）、翻译抑制、RNA 不稳定化和/或通过指导 DNA 甲基化进行转录基因沉默（TGS）（Fire 等人，1998 年；Coleman 等人，2015 年；Ghildiyal 等人，2008 年；Huvenne 和 Smagghe，2010 年；Jones-Rhoades 等人，2006 年；Liu 等人，2020 年；Mao 等人，2007 年；Sherman 等人，2015 年）。本文，我们回顾了基于 RNAi 的植物保护技术的最新进展，特别是其在植物保护中的应用。