摘要 - 在Web安全领域,越来越多的转变用于利用机器学习技术用于跨站点脚本(XSS)漏洞检测。这种转变认识到自动化的潜力,即简化识别过程并减少对手动人类分析的依赖。另一种方法涉及安全专业人员积极执行XSS攻击,以精确地指出Web范围内的脆弱区域,从而促进了有针对性的补救。此外,人们对基于机器学习的方法在学术和研究领域中创建XSS有效载荷的兴趣越来越大。在这项研究中,我们介绍了一种新模型,用于生成XSS有效载荷,利用自动回火和生成的AI模型的组合来制作旨在利用潜在脆弱性的恶意脚本。我们对XSS漏洞检测的方法涵盖了前端和后端代码,为组织提供了增强Web应用程序安全性的全面手段。
本提出的论文显示了数据安全技术的综述研究,这些研究可以应用于通过任何云平台传输时,可以应用于通信。数据安全的关键方面是在发件人和接收器端之间提供端到端加密。有多种技术或算法可用于提供端到端的加密。,但是这项研究主要集中在加密技术上,这些技术也可以应用于我们的数据,以维持其对云存储平台的机密性。最近,由于目睹云计算是存储,处理和检索数据的最动态的方式,这种范式的这种惊人的转变是不可避免的。云计算具有不同的优势,包括最终的灵活性,可扩展性以及个人访问组织的能力。在上行方面,用户可以选择为方便起见牺牲的隐私,而各个个人之间的差异。另一方面,您的数据有一个安全漏洞。云计算平台安全性构成了真正的挑战,因为这样的平台可以暴露于包括密码盗窃和恶意行为的许多安全问题。传统良好的安全工具,包括防火墙和访问控制,可能无法保证数据安全性,因为数据可以通过网络传输到远程服务器上。在密码学中,发件人通过云等任何传输介质发送信息。但信息不会以其实际形式传播。[1-7]除了加密外,最近已经成为E2EE中非常流行的数据安全手段的加密外,不能被忽略为可以增强云中数据安全性的另一种重要策略。但是,我们必须强调,E2EE的功能是,从数据的存在开始(从生成数据生成的那一刻开始),直到数据到达其最终目的地的最终目标 - 第三方无法在其生命周期的任何阶段浏览此数据。信息将使用一些键和加密算法转换为加密文本,并且不采用正常可读格式。因此,数据泄露的机会很少。在技术术语中,我们称此加密的文本密码文本。然后,接收器收到密码文本,然后将其解密到其实际信息形式,即仅在授权人员之间的私人钥匙。因此,密码学有助于维持我们数据的机密性。密码学的框图如图1所示,该图表明,加密通信发生在带有加密文本的网络之间的发件人和接收器之间。
摘要 - 可以解决任务分配问题的智能决策系统对于多机器人系统以协作和自动化的方式进行工业应用至关重要,例如使用移动机器人使用移动机器人,使用无人体表面工具进行的水力调查等仓库检查等。因此,本文旨在解决多代理自动移动系统的任务分配问题,以自主,智能地将多个任务分配给机器人机器人。这种问题通常被视为与成员机器人以下任务计划分离的独立决策过程。为了避免由脱钩引起的亚最佳分配,提出了一个端到端任务分配框架,以解决此组合优化问题,同时在优化过程中考虑了后续的任务计划。该问题被称为多人多epter travely Salesmen问题(MTSP)的特殊变体。提议的端到端任务分配框架采用了深厚的强化学习方法来代替以前工作中使用的手工启发式方法。所提出的框架具有加固学习代理的模块化设计,可以针对各种应用程序进行自定义。此外,提出了基于机器人操作系统2的实体机器人实现设置,以实现仿真到现实差距。执行了仓库检查任务,以验证拟议框架的训练结果。该框架已通过模拟和实体机器人测试与各种参数设置进行了交叉验证,其中适应性和性能得到了很好的证明。
1)Zhu,Zihan等。“ Nice-Slam:神经隐式可扩展编码的猛击。”IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录。2022。尼斯 - 萨克1)
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