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用于物联网的抗量子同态加密...
摘要：量子计算确实对经典密码学构成了巨大威胁，从而危及物联网设备的安全。因此，本文致力于提出一种针对物联网 (IoT) 环境的抗量子同态加密 (QRHE) 系统。该 QRHE 密钥系统的主要观点基本上是保护物联网网络流量中的信息处理免受量子威胁。除此之外，该系统还允许在未事先解密的情况下处理加密信息的数据，从而保证了所处理数据的机密性和完整性。系统中使用的基于格的加密技术基于错误学习 (LWE) 问题，该问题已经显示出对经典和量子攻击的强大能力。本文介绍了一种同态加密算法，允许密文之间进行加法和乘法运算，以确保在安全数据聚合和分析过程中的隐私。实验结果表明，即使经过多次同态运算，所提出的系统仍能保持 98% 的高准确率，证明了其在保护数据机密性和完整性方面的有效性。虽然与传统方法相比，所提出的系统的计算成本略高，但它仍然为量子计算时代的物联网应用提供了全面的安全解决方案。
经济高效的物联网隐私感知数据存储和
据估计，目前约有 200 亿台物联网 (IoT) 设备连接到互联网。这导致了大量数据的生成，使数据的存储、管理和决策变得具有挑战性。因此，用户的隐私容易受到未经授权的人的攻击。为了解决这些问题，本研究提出了一种经济高效的存储方法来实时保存和处理物联网数据。所提出的 Fframework 采用可靠的混合数据隐私模型来保护用户的个人信息。通过数据 k-匿名性 (KA)、l-多样性 (LD)、t-接近性 (TC) 和差分隐私 (DP) 进行了实证评估，以确定最佳模型。通过模拟对云计算和雾计算的性能进行了评估。结果表明，两种数据隐私模型的组合：差分隐私和 k-匿名模型在保护用户个人信息方面比任何单个模型和任何其他组合模型表现更好。最后，发现雾计算在延迟、能耗、网络使用和执行时间方面表现优于云。总之，本研究强烈建议使用差分隐私 (DP) 和 k-匿名 (KA) 的混合隐私模型来保护物联网生成的数据隐私。
在全球气候变化期间美国保护植物遗传资源
气候变化是快速全球变暖的常用术语，威胁着作物农业的持久性（Pörtner等人，2022年）。气候变化的后果包括温度上升，严重的野火，日益破坏性的风暴，洪水，干旱，海平面上升以及对生物多样性的威胁（Pörtner等人，2022年）。气候变化危害包括作物野生亲戚在内的植物群落的生存（Thuiller等，2005）（CWR； Dempewolf等，2014），对某些宗教文化的生存至关重要的PGR，其中包含基因和特质对农作物的生产和保护物的价值，而对农作物的生产和保护（Casteauz-Alvarez-alvarez et e an ealvare et e an eal eal eal ealvare et e ep and ep and an e ep and ep and ep and ep and ep and ep and ep and ep and ep and ep and ep。 Jarvis等，2008）。目前的现场构成了最广泛采用的策略，以保护CWR和PGR免受诸如自然和农业栖息地，文化和社会变化以及其他因素等威胁（Byrne等人，2018年）。nevertherther，事实保存不是失败的证据：Fu（2017）和Khoury等。（2021）全面分类了这些因素，包括气候变化，导致了Genebanks中PGR受保护的原位的脆弱性。这些因素不仅会导致PGR的完全丧失，还会导致遗传漂移，遗传侵蚀和多样性的总体降低。
使用机器学习对物联网设备的恶意软件分析
泰米尔纳德邦，印度摘要： - 物联网（IoT）设备的扩散引入了用于网络威胁的新领域，恶意软件针对这些设备越来越普遍。本研究论文使用机器学习算法对物联网恶意软件进行了深入分析。我们利用IoT-23数据集（来自恶意和良性IoT设备的网络流量数据的全面集合）来开发和评估用于恶意软件检测的机器学习模型。我们的研究始于数据预处理，包括数据清洁和功能工程，以准备数据集进行分析。我们探讨了IoT-23数据集的特征，揭示了对IoT恶意软件协议和行为的见解。为了增强我们的模型的预测能力，我们采用了诸如单热编码之类的技术来有效地处理分类变量。我们尝试了几种机器学习算法，包括随机森林，逻辑回归，K-Nearest邻居和天真的贝叶斯，将网络流量分为良性或恶意类别。我们使用准确性，精度，召回和F1得分等指标来评估这些模型的性能。此外，我们研究了不同属性之间的特征重要性和相关性，以更好地了解数据集。我们的研究结果阐明了机器学习在检测物联网恶意软件中的有效性，这对增强了物联网生态系统的安全性。本文有助于物联网安全方面的知识越来越多，并为该关键领域的进一步研究奠定了基础。采用机器学习模型可以检测和减轻物联网恶意软件威胁，最终保护物联网设备和网络的完整性和隐私。关键字：物联网设备，恶意软件分析，机器学习，网络安全性，物联网生态系统1。简介
物联网的未来：新兴趋势和潜在进步
物联网 (IoT) 正在快速发展，新兴趋势和潜在进步塑造着其未来。物联网设备的互联性越来越强，允许各种设备之间实现无缝通信和数据交换。这种连接性使从智能家居和城市到工业自动化和医疗保健等各行各业的广泛应用成为可能。物联网的一个关键新兴趋势是将人工智能 (AI) 和机器学习算法集成到物联网设备中。这种集成使设备能够实时分析数据、做出自主决策并适应不断变化的环境。因此，物联网系统变得更加智能、更具预测性，并且能够在没有人工干预的情况下优化流程。另一个重要趋势是物联网部署中对边缘计算的关注。边缘计算使计算能力更接近数据源，从而减少延迟并实现更快的响应时间。通过在边缘处理数据，物联网设备可以更高效地运行、节省带宽并提高整体系统性能。安全性仍然是物联网未来的一个重要考虑因素。随着连接设备数量的不断增长，确保设备之间传输的数据的安全性和隐私性至关重要。加密、身份验证机制和安全通信协议的进步对于保护物联网生态系统免受网络威胁至关重要。能量收集和电源管理方面的创新正在推动物联网设备寿命和可持续性的进步。能够以低功耗运行并利用可再生能源的节能物联网设备正在为更环保的物联网格局铺平道路。总体而言，物联网的未来在改变行业、提高效率和改善生活质量方面具有巨大的潜力。通过拥抱新兴趋势、利用人工智能能力、优先考虑安全性并关注可持续性，物联网生态系统将为持续增长和创新做好准备。
引用Salama R、Mohapatra H、Tülbentçi T 和 Al-Turjman F (2025) 深度学习技术：通过物联网实现安全通信。
由于这些网络相互依赖，因此将它们连接在一起是一项巨大的挑战。深度学习是一种人工智能 (AI)，已成为提高物联网连接有效性和安全性的有力工具。深度学习算法可以通过使用强大的神经网络分析大量数据来发现异常、预测潜在威胁并快速应对安全漏洞。由于连接的设备数量众多且种类繁多，传统的安全方法在物联网环境中可能不够用。这就是为什么这个功能如此重要的原因。本文的目的是提供深度学习技术的基本介绍以及它如何应用于保护物联网连接。并在此研究的基础上，为基于深度学习的物联网系统中的漏洞发现提供了一种软件定义网络 (SDN) 支持的解决方案。最新的 Cuda 深度神经网络、Cuda 双向长短期记忆 (Cu-BLSTM) 和 Cuda 门控循环单元 (Cu-DNNGRU) 分类器可用于成功检测威胁。我们将研究深度学习背后的基本思想、构成其架构的组件，以及如何定制这些方法以应对物联网环境带来的独特挑战。我们还将讨论深度学习技术增强物联网网络安全性和可靠性的具体用例和实际应用。深度学习技术能够维护安全且有弹性的通信基础设施，了解其原理和功能将有助于物联网生态系统参与者（从开发人员和工程师到决策者和最终用户）认识到这一前景。通过这种分析，我们力求强调深度学习对未来物联网安全的变革性影响，并刺激相关技术的创新。要发现“深度学习技术：通过物联网实现安全通信”的相关信息，请查找讨论机器学习（特别是深度学习）与物联网安全之间关系的研究和文章。以下是一些重要领域和类似相关主题：
一个新颖的零触摸，零信任，AI/ML的IoT网络安全框架
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
一个新颖的零触摸，零信任，AI/ML的IoT网络安全框架
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
开源加密工具的比较分析
电子邮件：21BCS2259 [at] cuchd.in摘要：本文介绍了开放源加密工具，特别是GNUPG和Veracrypt的比较分析，重点介绍其性能，可用性和安全功能。我们的目标是通过测试各种参数（包括加密/解密时间和资源利用率）来确定它们对不同数据类型和用例的有效性。关键字：加密，加密，解密，安全性，gnupg，veracrypt 1。简介密码学涉及将明文（正常，可读文本）转换为密文的过程，即一种称为加密的方法，并随后将其转换回明文，被称为解密。加密算法可以通过各种方式进行分类，最常见的类型是秘密密钥密码学也称为对称密钥密码学和公共密钥密码学，也称为非对称密钥密码[1]。这是一门侧重于编码和解码数据的数学科学，允许在网络或渠道上进行安全的存储和关键信息转换，除了预期的接收者[2]以外，任何人都无法阅读。目前，各个安全领域的研究人员，尤其是在身份验证和关键交换方面，正在开发各种协议，以增强和保护物联网（IoT）环境并有效地实施此方法[3]。本文比较了两种广泛使用的开源加密工具：GNU隐私保护罩（GNUPG）和Veracrypt。gnupg是一种使用公共/私钥密码学来确保文件和通信的加密标准，我们将与AES（Veracrypt）进行比较。该研究将证明，尽管这两种工具在不同的情况下都表现出色，但它们的优势和劣势使它们适合于不同的用例，这是通过多个测试案例研究强调的。将通过动手测试比较性能，可用性和安全功能。这两个工具将在不同的方案下进行评估，包括多种大小的加密文件，其中包括文本文件以及诸如“ MP4”和JPG图像之类的媒体。我们将测量加密/解密速度和系统资源使用情况。详细的测试案例提供了这些工具如何在现实世界环境中运行的深入观点。
当地自然保护站点
1。计划指南的背景和目的1.1。引言全球生物多样性的下降在苏格兰以及东艾尔郡都反映出，城市化越来越多地被认为是关键压力。计划在保护，保护，恢复和增强生物多样性方面具有关键作用。因此，自然危机在国家政策和东艾尔郡地方发展计划2.本指南文档为我们对自然危机的反应提供了重要的一部分，因为它概述并提供了对栖息地，自然保护，鸟类学和地理多样性的本地重要地点的详细信息。1.2。非遗嘱计划指南的目的《东艾尔郡地方发展计划2》以及任何计划指南列出了将考虑在东艾尔郡提交的任何计划申请的政策和标准。本非遗产计划指南列出了详细的政策建议，以帮助用户满足计划的要求。因此，建议将其与计划中的政策以及与提议的开发类型相关的任何其他计划指南一起阅读。本指南的目的是扩展对LDP2政策NE5：对自然保护区的保护在当地自然保护地点的标准III方面。该指南提供了各个站点的进一步信息和地图，以帮助指导开发建议，使他们能够维护和增强自然利益。1.3。1.4。地方自然保护站点的目的是地方自然保护站点（LNC）的目的是从自然保护价值方面突出局部重要性的地点。通过确定这些地方自然保护地点，理事会并不试图禁止发展，而是要确保任何发展对所讨论的站点的自然保护价值敏感。局部自然保护地点（LNC）是非遗址，可以指定为其栖息地，物种或地质兴趣，或者确实是这些利益的结合。这些站点没有法律保护，但是，在地方发展计划2，政策NE5：保护自然保护领域的保护范围内，它们通过应用和实施特定的计划政策得到保护。如何使用本规划指南本指南旨在作为帮助申请人在当地自然保护地点的政策NE5的要求中导航的一种工具，说明了范围，并在给定站点的价值，栖息地，生物多样性和潜在的受保护物种上提供了一些初始信息。所提供的信息绝不是详尽的，在许多情况下，需要补充