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为工业控制系统生成蜜罐流量
摘要 保护关键基础设施资产是一项重要但极其困难且昂贵的任务。从历史上看，诱饵已被非常有效地用于分散攻击者的注意力，在某些情况下，还可以说服攻击者透露他们的攻击策略。一些研究人员提出使用蜜罐来保护可编程逻辑控制器，特别是关键基础设施中使用的控制器。但是，大多数这些蜜罐都是等待潜在攻击者的静态系统。为了有效，蜜罐诱饵需要尽可能逼真。本章介绍了一个概念验证蜜罐网络流量生成器，它模拟了正在运行的真实控制系统。使用西门子 APOGEE 楼宇自动化系统对单子网和双子网实例进行的实验表明，所提出的流量生成器支持诱饵楼宇自动化网络中的蜜罐集成、流量匹配和路由。
现代奴隶制和贩卖政策 - Invicta Environmental
我们已建立系统来降低供应链中发生奴役和人口贩运的风险，使我们能够评估、识别、解决和监控风险领域。我们评估供应链中发生奴役或人口贩运的风险，并在发现高风险领域时实施加强检查。我们积极尝试使用 Invicta 员工来确保遵守此政策。
为工业控制系统生成蜜罐流量
摘要 保护关键基础设施资产是一项重要但极其困难且昂贵的任务。从历史上看，诱饵已被非常有效地用于分散攻击者的注意力，在某些情况下，还可以说服攻击者透露他们的攻击策略。一些研究人员已经提出使用蜜罐来保护可编程逻辑控制器，特别是关键基础设施中使用的控制器。然而，大多数这些蜜罐都是等待潜在攻击者的静态系统。为了有效，蜜罐诱饵需要尽可能逼真。本章介绍了一个概念验证蜜罐网络流量生成器，它模仿了正在运行的真实控制系统。使用西门子 APOGEE 楼宇自动化系统对单子网和双子网实例进行的实验表明，所提出的流量生成器支持诱饵楼宇自动化网络中的蜜罐集成、流量匹配和路由。
使用磁力计和光传感器进行定位
第一种定位技术基于一个或多个磁力计测量磁性物体的感应磁场。这些测量取决于物体的位置和磁特征，可以用从电磁理论中得出的模型来描述。对于这项技术，已经分析了两种应用。第一个应用是交通监控，它对强大的定位系统有很高的需求。通过在车道附近部署一个或多个磁力计，可以检测和分类车辆。这些系统可用于安全目的，例如检测高速公路上的逆行驾驶员，以及通过监测交通流量用于统计目的。第二个应用是室内定位，其中移动磁力仪测量室内环境中磁结构引起的静止磁场。在这项工作中，提出并评估了此类磁环境的模型。
7130LBR系列第1层应用程序+交换机 - 数据表
7130LBR系列中的集成开关为不同的应用提供了广泛的功能。直接连接到前面板界面通过交叉点时，它提供了高性能开关和路由的2.4 tbps吞吐量。它的深度虚拟输出队列（VOQ）体系结构消除了线路（HOL）阻塞，即使在最拥挤的网络方案中，几乎可以消除数据包下降。高级官方调度程序在所有虚拟输出队列之间相当分配带宽，同时准确地遵循队列学科，包括加权公平排队，固定优先级或混合方案。因此，R3系列开关可以轻松处理最苛刻的数据中心要求，包括实时，多播和存储的混合负载，同时仍能提供低延迟。
基于概率模型的飞机优化...
新冠肺炎疫情在全球突然爆发，导致航空运输量大幅下降。截至 2020 年 4 月，全球航班数量下降近 80%，其中国际航班受影响最为严重 [1]。在各国政府和国际组织（如国际民用航空组织 (ICAO) 和世界卫生组织 (WHO) 等）的共同努力下，航空运输业已逐步复苏，首先是洲内运营 [2]。显然，尽管疫情对航空业的影响将持续数年，预计的航空运输量增长将有所延迟 [3, 4]，但随着行业指导的统一和医疗手段的日益有效发展，航空运输将继续逐步恢复。当主流旅行恢复时，航空交通发展、航空交通效率和安全仍将是一个需要考虑的关键问题。在空中交通管理领域，高度复杂的区域之一是终端机动区 (TMA)。作为所有到达航班汇聚的区域，安全问题在飞机运行期间比其他区域更具影响力。众所周知，由于不确定性导致的飞机轨迹变化可能导致潜在冲突，因为协助空中交通管制员决策过程的系统很少考虑此类扰动。因此，空中交通管制员必须根据其经验和直觉干预飞行操作，这进一步增加了他们的工作量并进一步影响了运营效率。空中交通管理部门已经注意到不确定性的潜在影响。在欧洲，单一欧洲天空 ATM 研究 (SESAR) 已明确表示有兴趣在预测准确性方面提高空中交通服务，同时考虑到到达航段的内在不确定性 [5]。为改进轨迹预测，已开展了相关项目，例如 COPTRA 和 TBO-MET，最近还启动了一个名为 START 的新项目，以确保空中交通安全，同时增强发生干扰时的恢复能力 [6]。在此背景下，我们认为未来的系统需要考虑预测误差，因此 TMA 中的到达飞机调度需要同时考虑多种考虑因素，例如不确定性、安全约束和效率。在本文中，我们提出了一种确定稳健到达时间表的新方法，该方法可以潜在地提高对冲飞行运行期间不确定性的能力，同时仍满足安全所需的各种约束。在考虑标称飞机轨迹的预测误差的情况下进行冲突检测和解决。本文组织如下：第 2 部分介绍相关研究摘要。第 3 节描述了模型公式，包括所提出的模型和作为基准的另外两个模型。根据每个模型的特点，分别为所提出的模型和基准模型给出了不同的目标函数。第 4 节介绍了我们解决问题的方法。然后，在第 5 节中，介绍了一个模拟框架，以研究所提出的模型在干扰下的性能。在第 6 节中，说明了计算结果，并比较了基于这三个模型的优化解决方案获得的模拟结果在出现不确定性时的冲突吸收能力。最后，第 7 节总结了本文。
先决条件：简介第1部分：明文文件传输
要模拟本地计算机上的Traưic，请打开两个Python IDE Windows（或两个终端会话），一个用于服务器，另一个用于客户端。此外，我们将使用网络协议分析仪Wireshark检查网络TRAWIC。下载（https://www.wireshark.org/download.html），如果还没有，请从其Oưicial网站安装Wireshark。这将使您能够捕获和分析文件传输过程中传输的数据包。整个任务流量如下：
更新公告 N° 03/23 NON AIRAC ... - DIRCAM
1 可在特定演习（尤其是 FAS）期间使用的点 2 TRA 10B 的战术前激活是在 FL205/FL265 高度范围内进行的，允许在 FLB 230 或 240 进行加油。如果由于气象原因，这些水平不适用于该任务，则基于通知和协调程序的流程将允许使用反应性少于 10 分钟的 FLB 250 或 260。3 个分支，长 30 Nm，宽 14 Nm。
分布式控制，用于连接和自动化车辆的无灯和无方向运动
Laneless和无方向运动是高速公路网络中连接和自动化车辆（CAVS）的轨迹行为的新型特征。应用此概念可以利用高速公路的最大潜在能力，尤其是在分布不均的方向需求下。尽管如此，消除了在车道和方向的分离域上的传统概念，因此可以增加混乱的驾驶行为和碰撞风险（从而损害安全性）。因此，本文的重点是在这种未来派环境中为骑士的轨迹规划，其双重目标是（i）提供和确保安全性，而（ii）提高了绩效性能。为此，我们提出了一种骑士的算法，以区分潜在的冲突车辆与自己的方向和/或反对的传播流（整个本文档中所谓的威胁）在早期（及时）阶段。之后，威胁工具被聚集为威胁群体。作为下一步，开发了一个分散的非线性模型预测控制（NLMPC）框架，以调节每个单个威胁集群中车辆的运动；从这个意义上讲，这是分别应用于每个群集中的分布式控制器。该控制方法的设计方式可以实现上述双重目标，结合了官能安全性和效率。最后，通过微观仿真研究对所提出的方法的性能进行了研究和评估。结果是有希望的，并确认了公路网络所提出的方法的效果。