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对连接和自动驾驶汽车网络网络中入侵检测系统的对抗攻击
摘要：机器学习中的分解助长了连接和自动驾驶汽车（CAV）的快速进步，但它们遇到了对抗性攻击的重大风险。本研究探讨了基于机器学习的入侵检测系统（IDSS）在车内网络（IVN）中的脆弱性（IDSS）到对抗性攻击，从而从对操纵CAV感知模型的常见研究转移了重点。考虑到IVN数据的相对简单性质，我们评估了基于IVN的IDS对操纵的敏感性，这是一种至关重要的检查，因为对抗性攻击通常会利用复杂性。我们使用替代IDS提出了一种对抗性攻击方法，该替代ID经过培训的诊断端口数据。在遵守现实的IVN流量限制的同时，在黑盒条件下进行这些攻击时，我们的方法试图欺骗ID，以误解了正常情况到恶意和恶意的案例。对两个IDS模型的评估（基线ID和最先进的模型，即MTH-IDS）呈现了实质性的漏洞，将F1得分从95％降低到97％，并从97％降低到79％。值得注意的是，诱导虚假警报被证明是一种对抗性策略特别有效，破坏了用户对国防机制的信任。尽管基于IVN的IDS的简单性，但我们的发现揭示了可能威胁到车辆安全的关键漏洞，并且需要仔细考虑基于IVN的IDSS的开发以及对IDSS警报的响应的制定。
入侵和异常行为检测博士建议
新车辆架构是SDV（软件定义的车辆）类型的。先前由几个ECU执行的功能现在被分组为较小数量更强大的ECU，在虚拟机上运行的软件形式中托管了多个功能。最先进的：通过监视ECU内部总线上的过程和交换来检测到车辆ECU的网络攻击，或者在大多数情况下，通过监视车内网络上的交流（CAN，LIN，LIN，以太网）和检测入侵（IDS：Intrusion：Intrusion检测系统）[1] [1]。车内网络包含很大比例的罐头，这本质上是不安全的（无身份验证，没有加密，广播传输，列为帧ID的优先级等）出于实时效率的原因，因此非常脆弱[2]，除了网关下的ECU之间的安全消息，该消息受益于MAC身份验证（消息身份验证代码）。因此，该网络对于监视入侵检测非常重要。网络上的入侵检测策略可以分为四个家庭[3]：签名检测[4]；参数跟踪[5];信息理论[6]；和机器学习[7]。就机器学习而言，有几种类型的方法，具体取决于用于检测的数据（频率，时间序列，消息内容或混合）和AI技术（有监督，无监督，自欺欺人的学习[8]）。某些方法使用最初用于自然语言处理的AI技术，例如LSTM，因为消息遵循某些序列[9]。此检测系统将不会收集原始数据（例如作为消息序列类似于单词序列，GPT（生成预验证的变压器）方法已用于学习良性消息模式[10]。无监督的机器学习方法用于检测CAN总线上的异常情况，通常是从构成标称操作信封的良性，无攻击数据集中学习的。该模型能够通过设置阈值来检测此所学包膜[11]之外的大多数事件。有监督的方法需要包含攻击的数据集[9]。许多挑战仍未解决，研究领域是活跃的。许多研究使用的框架ID数量非常有限[12]，因此不能应用于真实的车辆。错误的正率（数百分之几的订单）和假阴性率以及检测所需的时间和资源也是主要问题。许多正在探索的方法是不可嵌入的，例如渴望资源的消息自动编码器[13]。嵌入性，以及在车辆寿命中的检测模型的更新以及新车辆的体系结构发展时尚未解决的问题。在CAN网络上交流的公共数据集存在[OTID，Syncan]，并在文献中使用，以及以太网网络的数据集[CIC-IDS2017]。它们将使新方法与已发表的方法相比，可以轻松地进行开发和比较。与公共数据集中的数据集相比，要评估尚未构建的更现实的数据集上的性能。这些事件将使用AI方法处理。科学目标和挑战：博士学位论文的最终目标是开发一种用于检测SDV车辆内部异常行为的系统。在ECU之间交换的消息），但是现有监视系统生成的事件。这种治疗的目的是：
填充聚合物金属融合细丝制造工具的性能评估
摘要添加剂制造（AM）在模具和模具行业中的工具的应用带来了过程性能，设计灵活性和产品增强的破坏性潜力。现有的AM技术和新兴技术（例如金属融合的细丝制造（金属FFF））可以进一步支持AM工具在聚合物型材挤出中的适用性。本研究提供了金属FFF 17-4 pH不锈钢模具插入物的完整表征，并评估了它们在聚合物挤出过程链中的适用性。提出的有关产生的插入物的计量表征的实验评估枢轴以及插入特征对最终挤出产品的影响。考虑了通过减法方法（CNC加工和电气加工）生产的常规制造的基准插入物，就挤出的质量和过程重复介绍而产生的AM工具的可比结果。发现，尽管AM插入工具的平均表面参数明显较高（SA = 2–9 µm vs. SA = 0.3-0.9 µm，用于加工生产的模具），但在聚合物挤出产品的质量中，观察到较小的差异。基于不同DIE的内部表面粗糙度地形以及对挤出产物的影响的聚合物谱挤出的粗糙度产生效应。在丙烯腈丁二烯苯乙烯苯乙烯挤出表面上从常规机械加工模具中获得的三维平均粗糙SA在0.3 µm的范围内。对于从添加性制造的模具获得的挤出物，它们的SA在0.5 µm的愤怒中（尽管FFF模具的表面粗糙度比机加工模具更高）。结果证实，使用合适的挤出产品需求，可以将金属FFF作为选定的制造方法在聚合物型材挤出中进行工具是可行的。
电线电缆医疗解决方案 医疗挤出和管材解决方案
微型同轴电缆广泛应用于各种精密医疗产品和布线应用，在这些应用中，有限的空间、高可靠性、高灵敏度和出色的信号、电容和阻抗特性非常重要。微型同轴电缆是超声波探头、导管、内窥镜检查、血氧测定系统、传感器、机器人和工业自动化与检测的理想选择。我们提供从 32 到 50 号 (AWG) 的全系列标准尺寸，采用高强度镀银或镀锡铜合金，额定温度为 +200°C。我们的微型同轴电缆是市场领导者，部分原因在于我们专有的高强度合金具有出色的低损耗特性。PFA 电介质和护套材料具有稳定的特性，可实现出色的信号完整性、低损耗和一致的受控阻抗，从而实现直径更小、灵活性和使用寿命更长的电缆。我们的精密布线技术使我们的客户能够使用复杂的线束，同时提供尺寸和性能优势，而不会影响当今的医疗保健或工业标准。
蒸气入侵（VI）评估工作计划和报告清单
•评估过程中的一致性和可预测性； •准备和审查为布朗菲尔德物业准备的工作计划和报告的最有效过程； •Brownfields重建部分（BRS）最大化数据的可用性； •最小化DEQ审核时间； •减少与其他动员相关的成本和延迟。是您自己的风险进行的，并且可能不会被BRS接受。BRS将使用此清单进行评论。VI评估工作计划和报告必须由NC许可的地质学家或NC专业工程师签署和密封。计划为工作计划和报告提供足够的审查时间。我们的需求一直很高，您的棕地项目经理正在管理多个项目。BRS对包括您的所有项目（包括您的）有既得利益，同时确保采用一致且全面的风险管理方法来保护公共卫生，包括评估现场占用率，因为它与VI风险有关，并且与Brownfields法规相处。为了帮助您，您应该维持与您的Brownfields项目经理（无论是与Brownfields协议生产人员还是与物业管理部门（PMB）员工）保持密切的协调和咨询，以计划在项目时间表中的足够时间。潜在开发人员，他们的技术和法律团队应协调以确保收集的数据的有效性，这是布朗菲尔德财产中有关VI潜在和缓解措施的环境风险决策基础的基础。注意：遵循此清单的工作计划可以作为独立文件提交，也可以作为涵盖其他评估活动的工作计划的一部分（即土壤，地下水等）BRS要求。
QML-IDS：量子机器学习入侵检测系统
摘要 — 量子计算和相关技术的出现为增强网络安全提供了机会。向量子计算能力的转变为制定缓解不断增长的网络完整性威胁的策略铺平了道路。为了应对这一技术进步，我们的研究提出了 QML-IDS，这是一种结合量子和传统计算技术的新型入侵检测系统 (IDS)。QML-IDS 采用量子机器学习 (QML) 方法来分析网络模式和检测攻击活动。通过对公开数据集进行大量实验测试，我们表明 QML-IDS 在攻击检测方面是有效的，并且在二分类和多分类任务中表现良好。我们的研究结果表明，QML-IDS 优于传统机器学习方法，证明了量子增强网络安全解决方案在量子实用时代的前景。索引词 — 量子机器学习、网络安全、量子网络。
利用机器学习进行入侵检测
摘要： - 为了精确识别和分类不同类型的网络攻击，本研究重点是将机器学习方法应用于网络入侵检测。数据收集，预处理，特征缩放，模型定义，特征选择和评估指标都是方法的一部分。不同的机器学习模型，包括决策树分类器和随机森林分类器，以及使用所有功能或每个攻击类别的某些功能的使用。使用K折交叉验证进行评估，并使用分析的准确性，精度，回忆和F1得分等指标进行评估。结果表明，随机森林分类器在处理高维数据集并提高检测准确性方面的效率，使其成为网络入侵检测任务的卓越选择。
基于自适应样本分布双重体验重播学习学习
摘要：为了应对不断发展的网络威胁，入侵检测系统已成为网络安全的关键组成部分。与基于签名的入侵检测方法相比，基于异常的方法通常采用机器学习技术来训练检测模型，并具有发现未知攻击的能力。然而，由于数据分布不平衡，入侵检测方法面临少数群体攻击低检测率的挑战。传统的入侵检测算法通过重新采样或生成合成数据来解决此问题。此外，作为一种与环境相互作用以获得反馈和提高性能的机器学习方法，增强学习逐渐被考虑在入侵检测领域中应用。本文提出了一种基于增强的基于学习的入侵检测方法，该方法创新使用自适应样本分布双重体验重播来增强强化学习算法，旨在有效地解决样本分布不平衡的问题。我们还开发了专门为入侵检测任务设计的强化学习环境。实验结果表明，所提出的模型在NSL-KDD，AWID和CICIOT2023数据集上实现了有利的性能，从而有效地处理了不平衡的数据，并在检测少数群体攻击中显示出更好的分类性能。
基于挤出的3D打印开发的儿科配方：从过去的发现到未来的前景
摘要：药物区域中的三维印刷技术（3DP）技术正在导致受控药物输送和药品开发的显着变化。制药行业和学者由于其固有的便宜和迅速的原型制作而对这项创新技术变得越来越感兴趣。3DP工艺可以在制药行业建立，以取代传统的大规模制造过程，这对于个性化小儿药物特别有用。例如，可以根据患者的需求来量身定制形状，大小，剂量，药物释放和多种药物组合。小儿药物开发的全球影响重大，因为对可及年龄的小儿药物的需求不断增长以及可接受的药品以确保遵守规定的治疗方法。三维印刷为临床药物开发提供了一些重要的优势，例如个性化药物，加快药物制造时间表的能力并在医院和药房中提供按需药物。本文的目的是强调基于挤出的3D打印技术的好处。在过去几年中，3DP在药品中的未来潜力已被广泛显示。本文总结了有关用基于挤出技术开发的有关儿科药物配方的发现。
使用TabTransFormer的高级网络入侵检测
5 nxz243@alumni.bham.ac.uk; 6 zgjsntfmy@gmail.com; 7 chufeng.jiang@utexas.edu摘要：在当今的数字时代，网络系统的安全至关重要，这在网络威胁和复杂的入侵技术的越来越多的危机中至关重要。本文解决了当今数字景观中对强大的网络入侵检测系统（NID）的关键需求，这在不断升级的网络威胁中。利用源自模拟军事网络环境的数据集，我们探索了网络战中遇到的各种入侵场景。回顾现有文献揭示了一系列方法，包括基于异常和深度学习的方法。为了增强当前方法，我们建议使用基于变压器的架构TabTransFormer进行网络入侵检测的二进制分类框架。我们提出了详细的方法，包括数据预处理，模型架构和评估指标，并获得经验结果，证明了我们方法在缓解网络威胁和增强网络安全性方面的功效。关键字：网络安全；入侵检测； tabtransformer。1。在当今互连的数字景观中引言，确保网络系统的安全性和完整性至关重要[1-2]。随着网络威胁的扩散[3] [4]和复杂的入侵技术，对强大的网络入侵检测系统（NIDS）的需求从未如此关键。这项研究的基础是基于对来自模拟军事网络环境的综合数据集的分析。解决上述挑战和本文解决了网络入侵检测的挑战，重点是对有效方法的开发和评估，以保护网络基础架构免受恶意活动。此数据集模拟了典型的美国空军LAN的复杂性，提供了反映现实世界网络行为的RAW TCP/IP转储数据的丰富来源。在这个模拟的环境中，制定了各种入侵场景，其中包括在网络战场中常见的一系列攻击类型。对网络入侵检测中现有文献的全面综述揭示了方法和方法的各种环境。一组研究深入研究基于异常的技术，阐明了网络入侵检测中普遍存在的挑战和系统[1-2]。另一套研究提出了用于入侵检测的深度学习方法，展示了它们在缓解网络威胁方面的功效[3-5]。此外，一些研究利用卷积神经网络（CNN）来增强入侵检测能力[6-8]，突出了晚期神经体系结构的适用性[9-10]。全面评论提供了对现有方法论的见解[11-15]。其他研究探讨了入侵检测的深度学习方法[16-22]，强调了它们增强网络安全性的潜力[23]。对话语的一些贡献包括调查，系统研究和比较分析，从而提供了有关各种入侵检测技术的优势和局限性的宝贵观点[24-28]。这些限制强调了可以解决现有方法的缺点并为网络入侵检测提供可扩展，高效且可靠的解决方案的创新方法的需求。在这项研究中，我们将网络入侵检测的问题构图为二进制分类任务，其中网络连接分为“正常”或“异常”。利用数据集中封装的大量功能，我们的目标是开发一个能够准确区分良性和恶意网络流量的强大而可扩展的入侵检测模型。