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2023 年夏季 Microsoft Exchange Online 入侵事件回顾
毫不夸张地说，云计算已成为这个国家乃至全世界不可或缺的资源。许多公司、政府机构甚至一些国家都依赖这种基础设施来运行其关键业务，例如为客户和公民提供基本服务。在生产力、效率和成本效益的推动下，这些服务的采用在过去十年中猛增，在某些情况下，它们已经变得像电力一样不可或缺。因此，云服务提供商 (CSP) 已成为几乎难以想象的数据量的保管者。从美国人的个人信息到美国外交官和其他高级政府官员的通信，以及商业贸易机密和知识产权，现在都存储在地理分布的数据中心中，这些数据中心构成了现在世界所称的“云”。
粘合素超元在循环挤出过程中DNA
抽象的粘着蛋白将基因组DNA挤压成促进染色质组装，基因调节和重组的环。在这里，我们表明粘着蛋白将负超胶引入挤出的DNA中。超螺旋需要粘蛋白的ATPase头，这些头部夹紧DNA以及在粘蛋白的铰链上的DNA结合位点，表明在铰链和夹具之间约束粘蛋白超侧Coil DNA。我们的结果表明，一旦粘蛋白在超涂层期间达到其失速扭矩，DNA挤出会停止，而粘蛋白突变体预测会停滞在较低的扭矩形成细胞中的较短环。这些结果表明，超涂层是环挤出机制的组成部分，并且粘着蛋白不仅通过循环DNA，而且通过将其超级旋转来控制基因组结构。真核间相细胞中的主要文本，SMC（“染色体的结构维持”）复合粘着蛋白将基因组DNA折叠成环和拓扑结构域（TADS;参考（1-4）），可以调节转录（5），重组（6，7），姐妹染色单体分离（8）和复制（9）。粘着蛋白通过由ATP结合 - 水溶液周期控制的构象变化（12）（在（13）中进行了综述），将DNA挤压为环（10，11）。这些是由粘蛋白的SMC1和SMC3亚基催化的，其中包含50 nm长的盘绕螺旋，二聚体“铰链”结构域和球形ATPase'heads'（图s1a），与ABC转运蛋白相关（14）。在ATP结合后，粘蛋白的头部接合和一个称为NIPBL“夹具” DNA的亚基在接合的ATPase头顶上（参考（12，15-17）;如图。s1b）。这些动作产生〜15 pn力（18）和循环挤出步骤〜40 nm（100-200 bp;ref。（19）），表明在头部互动过程中将DNA卷入形成循环中。相比之下，在环挤出过程中DNA的构象变化知之甚少。拓扑异构酶II在粘着蛋白环的底部结合并切割DNA（20-23），这表明DNA在这些位点上是超螺旋的。有丝分裂SMC复合物冷凝蛋白还与拓扑异构酶（24-30）共定位并相互作用，并且可以在体外超涂DNA（31-33）。已经提出了此过程发生在循环挤出过程中（31，33），但发现粘着蛋白不适合
通过合金设计创新实现回收利用和低能耗废料处理，实现美国中西部汽车挤压件循环经济
拟议的行动（或上述理由中定义的提案部分）属于 10 CFR 第 1021 部分 D 分项附录 A 或 B 中所列的行动类别。为了符合 10 CFR 第 1021 部分 D 分项附录 B 中所列的行动类别，提案必须符合以下要求：(1) 不会威胁违反适用的环境、安全和健康法定、监管或许可要求，或 DOE 或行政命令的类似要求；(2) 要求选址和建造或大规模扩建废物储存、处置、回收或处理设施（包括焚化炉），但提案可以包括明确排除的废物储存、处置、回收或处理行动或设施；(3) 扰乱环境中预先存在的危险物质、污染物、污染物或 CERCLA 排除的石油和天然气产品，从而导致不受控制或未经许可的排放； （4）有可能对环境敏感资源造成重大影响，包括但不限于《10 CFR》第1021部分D分部附录B第B（4）段所列的资源；（5）涉及转基因生物、合成生物学、政府指定的有害杂草或入侵物种，除非拟议活动在设计和操作上受到遏制或限制，以防止未经授权释放到环境中，并按照适用要求进行，例如《10 CFR》第1021部分D分部附录B第B（5）段所列的要求。
用可解释的AI
摘要：入侵检测系统（IDS）对于识别网络攻击并为每种风险采取适当的措施至关重要。机器学习（ML）技术的效率在存在无关的特征和阶级失衡的情况下被妥协。在这项研究中，提出了有效的数据预处理策略，以增强模型的普遍性。使用K-均值Smote解决类别的差异。之后，我们提供了一种混合特征选择方法，该方法结合了过滤器和包装器。此外，通过改变最佳特征子集来分析超参数调整的光梯度增强机（LGBM）。实验使用了数据集 - UNSW-NB15和CICIDS-2017，其精度分别为90.71％和99.98％。由于模型的透明度和概括性很大程度上取决于理解预测的每个组成部分，因此我们采用了可解释的人工智能（XAI）方法，Shapley添加说明（SHAP）来提高对预测结果的理解。
使用机器学习方法基于智能安全系统的入侵检测Svitlana Popereshnyak 1，Anastasiya Vecherkovskaya 2，
摘要作者已经分析了网络安全的基本概念和网络安全技术，研究了人工智能在网络安全中的特殊性，分析了应用机器学习方法，并介绍了机器学习方法在网络安全性中应用的实验研究结果。使用机器学习方法基于智能安全系统的入侵检测，该方法旨在检测最新的恶意URL，并扩展了用于分布式拒绝服务（DDOS）攻击的攻击。进行了研究的SIS-ID系统的实验研究和性能评估。关键字1网络安全，攻击，智能家庭，物联网，机器学习，主机，网络犯罪，风险，威胁，软件。1。简介
非线性弹性奶瓶聚合物水凝胶调节肌动球蛋白介导的间质基质细胞的突出形成
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2024年3月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.03.08.584195 doi：Biorxiv Preprint
通过材料挤压实现自感知部件的增材制造
摘要 本研究的目的是通过嵌入铜和连续碳纤维导电元件来开发和评估增材制造部件的自感应能力。使用自定义 g 代码在基于材料挤出的 Anisoprint A4 机器上制造了两组测试样本。每组都包含非晶态热塑性基质中的铜和连续碳纤维。通过改进美国材料与试验协会 (ASTM D790) 三点加载系统开发了一种量身定制的测试装置。在弯曲载荷下进行电阻测量，以评估每个测试样本的自感应能力。结果证实，材料挤出技术可以生产自感应部件。电阻呈线性增加（传感公差 <±2.6%，R 2 >93.8% p 值 < 0.005），与施加的力和应变建立了很强的相关性。这项工作允许创建智能部件，以促进工业 4.0 所需的状态监测和预防性维护所需的大数据收集、分析和基于证据的决策。
混合深度学习网络入侵检测系统基于卷积神经网络和双向长期记忆
摘要 - 在信息和数据是有价值的资产的时代，网络安全已变得至关重要。需要有效的网络入侵检测系统（NID）来保护敏感的数据和信息从网络攻击中。许多研究使用机器学习算法和网络数据集创建了NID，这些数据集无法准确反映实际的网络数据流。增加硬件功能和处理大数据的能力使深度学习成为开发NID的首选方法。这项研究使用两种深度学习算法开发了一个NIDS模型：卷积神经网络（CNN）和双向长期术语记忆（BILSTM）。cnn提取了提出的模型中的空间特征，而Bilstm提取了时间特征。使用两个公开可用的基准数据集CICIDS2017和UNSW-NB15，用于评估模型。所提出的模型在准确性方面超过了先前的方法，在CICIDS2017数据集中，二进制和多类分类的二进制和多类分类达到了99.83％和99.81％。在UNSW-NB15数据集上，该模型分别为二进制和多类分类的精度分别达到94.22％和82.91％。还使用主组件分析（PCA）用于功能工程，以提高模型训练的速度并将现有功能降低到十个维度，而不会显着影响模型的性能。关键字 - 双向长期记忆，卷积神经网络，深度学习，网络入侵检测系统，主成分分析
保护网络入侵检测模型免于零...
机器学习模型越来越多地用于监视网络流量并检测网络入侵。在本文中，我们开发了一个深度学习体系结构，用于在数据包级别上进行流量监视。尽管从训练分布中提出了很高的准确性，但这些ML模型仍未推广到新颖的投入，这限制了它们在现实世界中的效力，在现实世界中，网络流量正在不断发展，并且新颖的威胁通常会出现。我们的深度学习框架引入了一个保障措施，该保护措施量化了分类模型做出的决定中的不确定性。我们的常规模型学习了DNN的内部特征的阶级条件表示。我们使用数据包级CIC-IDS-2017和UNSW-NB15网络入侵数据集演示了我们方法的有效方法。我们从培训数据中拒绝某些攻击类别来模拟零日攻击。我们的仅编码变压器模型在检测已知攻击时的准确性超过99％，只能对1％的新型攻击进行分类。我们提出的使用标准化流量的模型保障措施可以在检测这些新颖的输入时达到超过0.97的AU ROC。
GANGMASTERS和劳动滥用当局年度报告和帐户
i。黑客服务公司，这些公司是提供功能的公司，通常是计算机系统渗透作为服务的支持基础架构。客户通常会确定需求，例如目标选择并消耗结果信息。这不包括共识访问，例如安全测试；和II。黑客雇员是由州，实体甚至个人雇用的无关的个人或参与者团体，以进行计算机系统渗透以满足客户要求。他们使用自己的工具和技术并意识到，在某些情况下可能会选择他们的目标。iii。脆弱性和利用市场描述了零日漏洞的商业贸易，并利用了可实现网络入侵的2。它不参考