摘要 - 物联网促进了一个联系,聪明和可持续的社会;因此,必须保护物联网生态系统。基于IoT的5G和6G将利用机器学习和人工智能(ML/AI)的使用来为自动和协作的安全IoT网络铺平道路。零触摸,零信任的IoT安全性,具有AI和机器学习(ML)启用框架,提供了一种强大的方法来确保物联网(IoT)设备的扩展景观。本文介绍了一个基于零信任,零触摸和AI/ML的集成的新颖框架,该框架可用于检测,缓解和预防现代物联网生态系统中DDOS攻击。将重点放在新的集成框架上,通过为所有物联网流量,固定和移动5G/6G物联网网络流量以及数据安全性(隔离零触摸和动态政策执行)建立零信任。我们通过基于基于准确性,精度,回忆,F1-Score和Roc-auc进行比较,对五个机器学习模型,即X Gboost,Random Forest,K-Nearest Neight,随机梯度下降和Na've Bayes进行了比较分析。结果表明,检测和缓解不同DDOS向量的最佳性能来自基于整体的方法。通过合并网络切片,微分段,连续身份验证和弹性的5G/6G策略,该框架为基于基于勒索的DDOS攻击提供了强大的可扩展安全性。零触摸,具有AI/ML启用的零值得物联网安全性是基于5G/6G的物联网和工业互联网4.0和5.0时代的强大网络安全策略的范式。通过整合这些技术,组织可以有效地保护其物联网环境,保护敏感数据并在面对不断发展的网络威胁时保持业务连续性
Confidential©2021 Presentation on "One Sun One World One Grid : Energy Integration in South Asia "/Rajiv Ratna Panda/Associate Director/SARI-EI-IRADE/Clean Energy Ministerial Regional and Global Energy Interconnection (RGEI) initiative/AtlanticCouncil.org/4th March,2021, 4.30 PM IST ISTS-Inter-State Transmission
Healthcare 4.0是一个异质环境,许多智能医疗设备都可以连接以提供及时的医疗服务。作为下一代医疗保健4.0,可以在多个设备和通信技术上进行更多数字化和相互联系的服务,因此潜在攻击的可能性也大大扩展。关键医疗保健涉及高度敏感的患者数据,必须满足严格的监管要求。因此,合并零信任体系结构(ZTA)至关重要,以提供一个可靠的框架,以确保安全和保障防止不断发展的威胁。这项工作提出了一个框架,该框架可利用Healthcare 4.0的基于ZTA的连续轻质相互验证策略,以完成设备,边缘和云服务器之间的安全数据传输。这是一种灵活且轻巧的身份验证策略,它考虑了Healthcare 4.0中的所有实体,不受信任,并在每次会议期间都可以连续身份验证,以确保针对各种漏洞的高安全性。基于两个不同级别的连续和相互认证是在两个不同的级别上完成的。首先,基于动态哈希的消息身份验证代码(HMAC)的连续相互轻量级身份验证被利用了两种不同的传输,这些传输是设备到设备(D2D)和设备对边缘(D2E)。此外,该框架以三种方式分析其效率:基于Scyther-Tools的安全性分析,理论分析和基于仿真的分析。因此,它在安全性和资源消耗之间取得了更好的权衡,而不是资源受限的医疗保健4.0 Devicessecond,该框架采用了椭圆曲线加密加密标准(ECC-AES)基于重量的重量身份认证和基于身份的重量身份验证和基于基于身份的访问控制(IBAC)来启用Edge Control in Edge Control in Edge Condor to Cloud Server(E2C)。此外,基于Contiki/Cooja的模拟证明,所提出的框架是医疗保健4.0环境中各种D2D和D2E身份验证协议中的强大竞争者。
这项研究的目的是建立曲线下的零级紫外线光谱学 - 吸光度和零订单区域(AUC)方法(AUC)方法,用于估算大量和药物剂型的多x基胺琥珀酸酯。多克利胺琥珀酸酯是具有明显镇静特性的组胺H1拮抗剂。它用于过敏和抗精性,抗气和催眠。多克利胺也已在兽医应用中施用,以前用于帕金森氏症,蒸馏水被用作溶剂溶解毒胺琥珀酸酯的溶解度。当溶解在蒸馏水中时,发现多克利胺琥珀酸酯的最大吸收在波长260nm处。这些方法基于在260nm处的吸光度测量和曲线下面积的整合,以分析251.20-267.20 nm的波长范围内的多x胺琥珀酸酯。在10-60 µg/ml的浓度范围内,与相关系数r 2> 0.99的浓度范围保持线性。根据ICH指南,对所提出的方法进行了准确性(恢复%),精度,可重复性和坚固性的验证。提出的方法用于定性和片剂中多克莱明琥珀酸酯的定量估计,结果与所声称的标签非常吻合。开发的方法可用于散装和药剂片的多x基胺的常规分析。
摘要 - dysarthria是一种运动语音障碍,通常与脑瘫,帕金森氏病,肌萎缩性侧面硬化症和中风有关。患有构音障碍的人通常会出现严重的语音困难,包括不精确的表达,缺乏流利性,言语缓慢以及量减少和清晰度,这可能会阻碍他们与他人有效沟通的能力。我们提出了一种两级语音转换方法,以增强违反语音的重建。在第一阶段,我们基于相同的性别回应策略开发了一种KNN-VC方法,以预先修复质心语音。在此阶段,我们仅将违反语音与同一性别的正常语音相匹配。在第二阶段,我们适应了So-Vits-SVC来恢复扬声器的音色,并提高了第一阶段修复的演讲的声音质量。在低资源构件构想唤醒单词斑点挑战(LRDWWS挑战)的数据集中进行了客观和主观评估,这表明,所提出的方法可以在说话者的相似性,语音清晰度和不知名的扬声器方面取得一些改善,这些评估也表明我们的方法还表明我们的方法具有良好的零料性能。我们的音频样本可以在线访问1。索引术语 - dysarthric语音重建,任何一对零射,语音转换
这项研究的目的是建立曲线下的零级紫外线光谱学 - 吸光度和零订单区域(AUC)方法(AUC)方法,用于估计散装和阴道胶囊中硝酸硝酸盐的估计。芬太纳唑硝酸盐是一种抗真菌药物,它完全不溶于水。甲醇用作溶剂溶解芬太纳唑硝酸盐的溶解度。溶解在甲醇中时,发现硝酸芬太纳唑的最大吸收在波长253 nm处。这些方法基于在253nm处的吸光度测量和曲线下面积的整合,以分析242-262 nm波长范围内的芬康唑硝酸盐。在两种方法的相关系数r 2> 0.99的5-30 µg/ml浓度范围内,药物遵循线性。根据ICH指南,对所提出的方法进行了准确性(恢复%),精度,可重复性和坚固性的验证。将所提出的方法用于阴道胶囊中硝酸硝酸盐的定性和定量估计,结果与所声称的标签非常吻合。开发的方法可用于散装和阴道胶囊中硝酸盐的常规分析。
摘要。随着越来越多的企业资产移动到云环境,基于传统的外围安全体系结构的能力正在迅速降低。从安全角度来看,零信任框架可以更好地跟踪和阻止外部攻击者,同时限制云范式内部攻击而导致的安全漏洞。此外,零信任可以更好地完成跨云环境的用户和设备的访问权限,以实现资源的安全共享。此外,云计算中零信任体系结构的概念需要在系统体系结构多层上集成复杂实践,以及各种现有技术的结合。本文着重于身份验证机制,信任评分的计算以及生成政策,以建立对资源的访问控制。主要目标是将无偏信的信任评分纳入政策表达的一部分,同时保留感兴趣的参数的可配置性和适应性。最后,在微云平台解决方案上展示了概念证明。
摘要 - 在经典的损失源编码问题中,一个编码长的源符号块,使扭曲能够接近最终的香农限制。这种块编码方法引入了较大的延迟,这在许多延迟敏感的应用中是不可取的。我们考虑零延迟情况,其中的目标是在没有任何延迟的情况下编码和解码有限的Alphabet Markov源。已经表明,这个问题将自己适合随机控制技术,从而导致存在,结构和一般的结构近似结果。但是,到目前为止,这些技术仅导致了代码设计的计算算法实现。为了解决这个问题,我们提出了一种可实现的强化学习设计算法,并严格证明其渐近最佳性。特别是,我们表明可以使用量化的Q学习算法来获得此问题的近乎最佳的编码策略。证明是基于量化Q学习的最新结果的基础,该Q学习是针对弱伙伴控制的马尔可夫链,其应用需要开发有关规律性和稳定性属性的技术结果,并将最佳解决方案与折扣和平均成本无限的地平线标准问题联系起来。这些理论结果由模拟支持。
田径和军事生活。我们已经对冗余要求,不清楚的标准以及我们统治我们学员日常生活的系统的应用变得不平衡。每个支柱测试(并扩大)学员能力的局限性,因此他们准备满足生活的需求。挑战我们的学员在同时在这三个领域中尽力而为,这使VMI在其发展和教育体系中与众不同。尽管军事和运动组件是VMI体验不可或缺的一部分,但VMI是一个高等教育的机构,必须将时间资源适当地应用于学者。学员和教职员工都表示有必要花费足够的时间来学习,同时还要投资于他们正常课程以外的学术机会。