摘要 - 由于对虚拟化的需求不断增长,即将到来的第六代(6G)网络提出了重大的安全挑战,如其关键绩效指标(KPI)所表明的。为了确保在这样的分布式网络中保密,我们提出了一个智能的零信任(ZT)框架,以保护无线电访问网络(RAN)免受潜在威胁。我们提出的ZT模型是专门设计的,可满足6G网络的分布性质。它适合各种节点中的保密模块,例如基站,核心网络和云,以监视网络,同时执行层次结构和分布式威胁检测。这种方法使分布式模块能够共同努力,以有效地识别并响应可疑的施加威胁。作为安全用例,我们解决了启用6G互联网无人机的入侵检测问题。我们的仿真结果表明,我们的ZT框架的鲁棒性是基于分布式安全模块的潜在攻击的。该框架表现出较低的检测时间和较低的假阳性,使其成为保护6G网络的可靠解决方案。此外,ZT模型可以在各种节点中适应保密模块,并提供网络中所需的增强安全措施。
全球抗菌耐药性(AMR)不断升级的危机需要发现新型抗菌剂来解决抗性病原体的日益增长的威胁。长期以来在民族医学中长期使用的传统药用植物代表了一种有价值且在很大程度上未开发的抗菌剂发现资源。本文探讨了这些植物作为新抗菌剂的来源的潜力,讨论了民族植物知识的作用,生物活性植物化学物质的多样性以及植物衍生的化合物对抗微生物病原体的机制。但是,从传统疗法到可扩展的药物开发的过渡充满了挑战,包括标准化,科学验证,监管障碍和可持续性问题。尽管存在这些障碍,生物技术的进步,纳米技术和协同表述提供了有希望的解决方案,可增强基于植物的抗菌素的生物利用度和有效性。本文还强调了成功的案例研究,例如疟疾的青蒿素,这证明了传统植物在商业药物开发中的潜力。结论强调了持续的跨学科研究,全球合作和道德方法的必要性,以解锁传统药用植物在与AMR斗争中的治疗潜力。
摘要 - Microservices是一种主要的云计算体系结构,因为它们可以作为松散耦合服务的集合构建应用程序。为了对所得分布式系统提供更大的控制,微服务通常使用称为“服务网格”的覆盖代理网络。服务网格的关键优势是它们通过使用相互认证的TLS加密微服务流量来实现零信任网络。但是,服务网格控制平面(尤其是其本地证书授权)的信任点是一个关键点。在这张海报中,我们介绍了M Azu,该系统旨在通过用无私人的校长替换其认证权限来消除对服务网格控制平面的信任。m azu利用了基于注册的加密的最新进展,并与广泛使用的服务网格无缝集成。我们介绍我们的初步实施,并强调未来的工作。
HAL 是一个多学科开放存取档案库,用于存放和传播科学研究文献,无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
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使用AI(从Genai到代理AI)自动化任务并创造效率。尽管大多数政府系统都旨在自动化核心业务流程,但传统技术和复杂的代理任务仍需要大量的手动努力。更广泛地使用基于AI的系统可以通过假设繁重的,重复的,低级的任务来帮助优化资源,以便政府员工可以专注于解释数据,批判性思维和服务提供。将AI部署用于适当的任务也可以节省无数小时。Deloitte研究估计,智能技术从起草新技术的起草报告到路由文档到适当的专家进行审查的任务节省了75%至95%。4
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
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
HAL 是一个多学科开放存取档案库,用于存放和传播科学研究文献,无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。