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无服务器计算近年来对云服务提供商及其客户群都引起了极大的兴趣。该模型需要将用户应用程序资源管理的整个问题转移到服务提供商。在无服务器系统中，鉴于涉及的颗粒计费模块，提供商具有高度动力，可以实现其基础架构的经济高效使用。但是，由于无服务器工作负载和系统的动态和多租户性质，在维护功能性能的同时实现有效的资源管理是一项艰巨的任务。应用程序的需求水平的快速变化导致函数实例的实际资源使用模式变化。由于资源争议，这会导致共同确定的功能的性能变化，这些功能竞争类似的资源。大多数现有的无服务器调度工作提供了用于功能调度的启发式技术，这些技术无法捕获由多租赁和不同用户请求模式引起的这些系统中的真实动态。此外，他们很少考虑实现提供商资源效率以及应用程序绩效的双重目标。在本文中，我们提出了一种新颖的技术，其中包含了深度强化学习（DRL），以克服在具有异构计算资源的高度动态无服务器计算环境中功能调度的上述挑战。我们在实用的环境中训练和评估我们的模型，该设置合并了kubeless，这是一个开源的无服务器框架，该框架部署在23节点的kubernetes群集设置上。©2023 Elsevier B.V.保留所有权利。与基线技术相比，在该测试床环境中进行的广泛实验显示出令人鼓舞的结果，分别提高了24％和34％的成本。
微软云服务的退出计划
越来越多的国家已经或将要发布/更新指南，要求金融机构 (FI) 为其云部署制定退出策略和支持计划。退出计划的目标是制定风险缓解计划，以应对金融机构因任何原因终止与云服务提供商 (CSP) 的关系的情况。在退出计划方面，大多数法规要求制定应急计划，以退出与 CSP 的外包安排。将退出计划的范围限定到特定业务流程将是基础，因为考虑到我们既是超大规模云提供商，也是提供数百种主流产品的内部产品的主要软件供应商，完全终止与 Microsoft 的第三方关系可能不可行。作为我们对透明度的承诺的一部分，本文档旨在为您提供所有必要的信息，以支持您为 Microsoft 云项目创建退出计划。它首先解决常见的误解，然后描述退出计划的整体方法，深入研究每个流程步骤及其注意点，最后为我们的特定在线平台提供产品特定的指导。内容与附件中列出的 FSI 法规一致，并包含一些可行的示例场景，您可以在制定自己的退出计划时从中获得灵感。2020 年更新我们现在发布此白皮书的第三次更新，该白皮书最初于 2018 年作为此类出版物首次发布。2020 年，欧洲银行业联合会 (EBF) 采用了总体方法，他们使用这种方法在其关于退出计划测试的论文 1 中发布了具体指导。2020 年的一些变化包括：
CJIS安全策略要求伴侣文件...
建议更改CJIS安全政策（CSJISECPOL）的5.9.5版，于2024年6月批准了咨询策略委员会（APB），随后得到了联邦调查局董事的批准。该策略包含从以前版本中遵循的当前要求，以及新批准的代理商要求实施的要求。“更改摘要”页面列出了“更改”部分。基于“ Cjissecpol安全控制优先级和实施截止日期”，主题论文由2023年秋季APB认可并经FBI董事批准，已对“审核 /制裁日期”列和新的“优先级”列进行了更改。“审核 /制裁日期”列指示现代化安全控制将成为可用于审计的日期。CJISSECPOL版本5.9中存在的要求和现代化的控件以绿色和状态为“现有”。该版本之后现代化的新要求尚不可制定，以黄色表示，并说“零周期”。所有机构于2024年10月1日开始“零周期”。“优先级”列指示每个控件的批准的优先级。优先级1 [p1]在出版Cjissecpol后立即进行控制。他们以首次出现的Cjisecpol版本出版的日期标记。该文档还包含“ Cloud Matrix”，该列由描述谁（CJIS*/CSO，代理商，云服务提供商或代理商和服务提供商）组成的其他列具有技术能力，可以执行确保满足特定要求的必要措施。注意：该机构始终最终负责确保政策合规性。三个子列被标记为IaaS，PaaS和SaaS，并描绘了该机构从Cloud Service提供商那里利用的云服务类型。分别这些云服务模型是：
调查人工智能模型在...中的使用情况
摘要 — 企业资源规划 (ERP) 系统对于提高企业的管理绩效必不可少。然而，信息技术 (IT) 专业人员对人工智能 (AI) 和机器学习与 ERP 云服务平台集成的看法尚不清楚。很少有研究探讨领导者如何将 AI 应用于战略管理，但没有研究定性地探讨过 AI 在云 ERP 系统中的集成。这项定性现象学研究探讨了 IT 专业人员对将 AI 和监督机器 (S-machine) 学习集成到云服务平台以增强云 ERP 系统的看法。本研究提出了两个研究问题：1) IT 专业人员对使用 AI 模型集成 SaaS 和 ERP 有何看法？2) IT 专业人员对于如何集成 AI 以增强使用基于云的 ERP 系统的安全性有何看法？通过解释学视角和对集成应用程序编程接口 (API) 的关注，使用有目的的抽样采访了五位 AI 专家、三位机器学习 (ML) 专家、五位网络安全专家和两家云服务提供商，他们提供了自己使用 AI 和 S-机器学习的亲身经历。出现了五个主要主题，包括 1) 使用 AI 模型集成 SaaS 和 ERP 有助于高效地开展工作，2) 将 AI 集成到云服务 ERP 和 SaaS 中的挑战，3) 将 AI 完全实施到云服务 ERP 或 SaaS 所需的资源，4) 为 ERP 和 SaaS 开发和实施 AI 模型的最佳实践，以及 5) 如何通过集成 AI 来优化基于云的 ERP 系统的安全性。这些研究结果的总结对个人和组织提高管理绩效具有积极意义。虽然这项研究并没有提出新的理论，但它扩展了当前关于技术整合相关理论应用的文献。
要求伴侣文件到FBI CJIS安全策略版本5.9.5
建议更改CJIS安全政策（CSJISECPOL）的第5.9.4版，于2023年11月获得咨询政策委员会（APB）的批准，随后由联邦调查局董事批准。该策略包含从以前版本中遵循的当前要求，以及新批准的代理商要求实施的要求。新语言用红色粗体斜体表示，并在StrikeThrough中指示了删除的语言。“更改摘要”页面列出了“更改”部分。文档中的修改以黄色突出显示，以易于位置。基于“ Cjissecpol安全控制优先级和实施截止日期”，主题论文由2023年秋季APB认可并经FBI董事批准，已对“审核 /制裁日期”列和新的“优先级”列进行了更改。“审核 /制裁日期”列指示现代化安全控制将成为可用于审计的日期。CJISSECPOL版本5.9中存在的要求和现代化的控件以绿色和状态为“现有”。该版本之后现代化的新要求尚不可制定，以黄色表示，并说“零周期”。所有机构于2024年10月1日开始“零周期”。“优先级”列指示每个控件的批准的优先级。优先级1 [p1]在出版Cjissecpol版本5.9.5时立即被制裁，并将其标记为“酒吧”，这意味着Cjissecpol和该文档的封面上的日期。注意：该机构始终最终负责确保政策合规性。该文档还包含“ Cloud Matrix”，该列由描述谁（CJIS*/CSO，代理商，云服务提供商或代理商和服务提供商）组成的其他列具有技术能力，可以执行确保满足特定要求的必要措施。三个子列被标记为IaaS，PaaS和SaaS，并描绘了该机构从Cloud Service提供商那里利用的云服务类型。分别这些云服务模型是：
神经模拟管道：启用基于容器的模拟本地和公共云中的模拟
在这项研究中，我们探讨了计算神经科学中的模拟设置。我们使用Genesis，一种通用模拟引擎，用于亚细胞组件和生化反应，现实的神经元模型，大型神经网络和系统级模型。Genesis支持开发和运行计算机模拟，但留下了一个差距，用于建立当今更大，更复杂的模型。大脑网络现实模型的领域已过度生长了最早模型的简单性。挑战包括管理软件依赖性和各种模型的复杂性，设置模型参数值，将输入参数存储在结果旁边以及提供执行统计信息。此外，在高性能计算（HPC）上下文中，公共云资源正在成为昂贵的本地集群的替代品。我们提出了神经模拟管道（NSP），该管道有助于使用基础架构作为代码（IAC）容器化方法，促进了大规模的计算机模拟及其部署到多个计算基础架构。作者通过定制的视觉系统（称为retnet（8×5,1））使用生物学上可见的霍奇金 - 赫斯利尖刺神经元，证明了NSP在用创世纪编程的模式识别任务中的效果。我们通过在Hasso Plattner Institute（HPI）将来以服务为导向的计算（SOC）实验室以及通过全球最大的公共云服务提供商的Amazon Web Services（AWS）上执行54套本地执行的模拟来评估管道。我们报告了使用Docker的非候选和容器的执行，并在AWS中呈现每个仿真的成本。结果表明，我们的神经模拟管道可以减少神经模拟的进入障碍，从而使它们更实用和成本效率。
一种用于智能自动化无服务器功能的深度重复增强学习方法
摘要 - 函数-AS-A-Service（FAAS）引入了一个轻巧的，基于功能的云执行模型，该模型在诸如IOT-EDGE数据处理和异常检测等一系列应用程序中找到了相关性。虽然云服务提供商（CSP）提供了近乎无限的功能弹性，但这些应用程序通常会遇到波动的工作负载和更严格的性能限制。典型的CSP策略是基于基于监视的阈值（例如CPU或内存）来确定和调整所需的功能实例或资源，称为自动化，以应对需求和性能。但是，阈值配置需要专家知识，历史数据或对环境的完整视图，从而使自动化的性能瓶颈缺乏适应性的解决方案。强化学习（RL）算法被证明有益于分析复杂的云环境，并导致适应性的政策，从而最大程度地提高了预期目标。最现实的云环境通常涉及操作干扰，并且可见度有限，使它们部分可观察到。在高度动态的设置中解决可观察性的一般解决方案是将复发单元与无模型的RL算法集成，并将决策过程建模为部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）。因此，在本文中，我们研究了用于功能自动化的无模型复发剂，并将其与无模型近端策略优化（PPO）算法进行比较。我们探讨了长期术语内存（LSTM）网络与最先进的PPO算法的集成，以发现在我们的实验和评估设置下，经常性的策略能够捕获环境参数并显示出有希望的函数自动效果的结果。我们进一步将基于PPO的自动化剂与商业使用的基于阈值的函数自动化和认为，基于LSTM基于LSTM的自动体现剂能够将吞吐量提高18％，功能执行13％，占8.4％的功能实例。
FY 2025 CIO FISMA指标
•[来源：FedRamp]局：授权云服务的机构局 /子组件（注意：范围内的代理商也可以接受）。•[来源：FedRamp] FedRamp软件包ID：FedRamp Marketplace为授权云服务分配的ID。•[来源：FedRamp]云服务提供商：提供基于云计算的服务的第三方公司或组织的名称（例如Microsoft）•[来源：FedRamp]云服务提供：云服务的特定产品（Ex。Adobe Analytics）。•[来源：FedRamp] FedRamp状态：FedRamp Marketplace云服务的当前授权状态。•ATO日期（代理）：代理商ATO云服务的发行日期。该日期预计将与该记录的“ ATO发行日期（FedRamp）”匹配。•ATO到期日期（代理）：代理商ATO云服务的到期日期。该日期预计将与该记录的“ ATO到期日期（FedRamp）”匹配。•[来源：FedRamp] ATO发行日期（FedRamp）：根据FedRamp PMO已备份的代理ATO信件签署了ATO的日期。•[来源：FedRamp] ATO到期日期（FEDRAMP）：ATO到期日期，基于向FedRamp PMO提供的日期。•[来源：FedRamp] FedRamp授权日期：在FedRamp Marketplace授权云服务的日期。•[来源：FedRamp] FedRamp年度评估日期：FedRamp ATO套餐应重新评估的日期。•[来源：FedRamp]服务类型：（分类）使用指定的云服务的类别用于（例如，分析，协作）。• [Source: FedRAMP] Service Model Type: (Categorical) Platform as a Service (PaaS), Infrastructure as a Service (IaaS), or Software as a Service (SaaS) ( NIST SP 800-145 ) • [Source: FedRAMP] ATO on File: (Yes or No) whether the cloud service has an ATO letter on file with the Federal Risk and Authorization Management Program (FedRAMP) PMO.•退役？：（是或否）是否不再使用预填充的云服务，应从预先填充中删除。
练习和经验，ISSN 1895-1767，http：//www.scpe ...
摘要。为了满足在混合云设置中对跨域身份验证的需求，该研究的重点是启动各种密码系统的身份验证方案，作者提出了一项有关云环境中异构跨域身份身份认证和控制的研究。基于PKI引入多个中心身份验证管理机制，以控制和跟踪不同密码系统安全域中用户的匿名身份。在用户和云服务提供商之间的双向身份验证过程中，该方案成功协商了会话键，并在不同的密码系统上转换了匿名身份。结果表明，没有证书签名的基于云的跨域身份身份身份验证方案涉及用户注册过程中的三个指数操作，在最初的跨域身份验证期间进行了四项指数操作和三个双线性操作，以及在随后的跨跨阶段期间的三个双线性操作。同时，基于PTPM和无证书的公共密钥的身份身份验证方案需要在用户注册期间进行三项指数操作，在重复的跨段阶段期间，在初始跨域验证期间进行了五项指数操作和三项双线操作，以及最初的跨域验证过程中的三项双线操作。该方案在异质系统中实现了跨域身份验证，并使用较低的计算时间进行点乘法和哈希操作。这种方法有效地保护了反对重播，替换和中间攻击，从而确保了各种密码系统之间安全的跨域身份身份验证。与其他方案相比，它在完成异质系统中完成跨域身份验证的同时，它可以实现更好的计算效率，而与EIMAKP方案相比，它具有更好的计算效率。它可以平衡强大的安全措施与计算效率，从而增强了整体系统的可靠性和完整性。
用于大型语言模型应用程序
4 GCC：商业云（GCC）平台上的政府，为政府机构提供标准化的方法，用于采用云服务提供商提供的商业解决方案。https://www.tech.gov.sg/products-and-services/for-government-agencies/software-dractign-dravings-vecomment/aftern-commange-on-commercial-commercial-cloud/。5 AI机器人：一个平台，用户可以在其中创建自己的RAG AI聊天机器人并与他人共享，并轻松地与他人共享。https://aibots.data.tech.gov.sg/。6 LLM堆栈：一个快速原型制作和生产LLM驱动应用程序的平台。https://apps.stack.govtext.gov.sg/。 7 Maestro ：（机器学习与人工智能企业级安全工具套件用于可靠的操作）Maestro是一个集中的WOG数据平台，可提供全面的工具和服务套件，并具有可扩展的计算资源。 https://www.developer.tech.gov.sg/products/categories/categories/platform/maestro/overview.html。 8艘船：船帽是新加坡政府技术堆栈中的CI/CD组件。 它将DevSecops的最佳实践整合到产品开发周期中，以提高生产率。 https://www.developer.tech.gov.sg/products/categories/devops/ship-hats/overview.html。https://apps.stack.govtext.gov.sg/。7 Maestro ：（机器学习与人工智能企业级安全工具套件用于可靠的操作）Maestro是一个集中的WOG数据平台，可提供全面的工具和服务套件，并具有可扩展的计算资源。https://www.developer.tech.gov.sg/products/categories/categories/platform/maestro/overview.html。 8艘船：船帽是新加坡政府技术堆栈中的CI/CD组件。 它将DevSecops的最佳实践整合到产品开发周期中，以提高生产率。 https://www.developer.tech.gov.sg/products/categories/devops/ship-hats/overview.html。https://www.developer.tech.gov.sg/products/categories/categories/platform/maestro/overview.html。8艘船：船帽是新加坡政府技术堆栈中的CI/CD组件。它将DevSecops的最佳实践整合到产品开发周期中，以提高生产率。https://www.developer.tech.gov.sg/products/categories/devops/ship-hats/overview.html。