XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System入侵
139 72.92% 入侵强度 (AI) 从 11 到 ...
简介。如您所知，激素在动物和人类的身体中发挥着重要作用。因为它们积极参与体内发生的所有过程。身体的生理状态、生产力、对新条件的适应以及许多疾病的发展都与内分泌腺的激素活性有关。已经在动物身上发现了大量与内分泌系统相关的疾病。为了做出准确的诊断，需要确定体内激素的含量
伊拉克战争中的美国军队 – 第 1 卷：入侵
本报告中表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国陆军部、国防部或美国政府的官方政策或立场。战略研究所 (SSI) 和美国陆军战争学院 (USAWC) 出版社出版物的作者享有充分的学术自由，只要他们不泄露机密信息、危害作战安全或歪曲美国官方政策。这种学术自由使他们能够提供新的、有时是有争议的观点，以进一步讨论关键问题。本报告已获准公开发布；分发不受限制。
朝网络入侵检测的量子增强机器学习
I. i troduction使用机器学习（ML）对安全性违规（ML）进行了广泛研究[1] - [8]。入侵检测系统（IDSS）是用于检测此类活动的工具。网络IDSS（NIDSS）特别检测网络中的恶意活动，并且是该领域中最著名的ML应用程序中的上下文之一[3]。idss和nidss可以分类为基于签名或基于异常的[1]。基于签名的（n）IDS通过将分析的数据流与存储在已知攻击的签名数据库中的模式进行比较来检测攻击。基于异常的（N）ID通常使用受监视系统的正常行为模型和模型外部的平常行为模型检测异常，以异常或可疑。基于签名的IDS可以以高精度检测众所周知的攻击，但无法检测或发现未知攻击，而基于异常的IDS具有该能力。在本文中，我们专注于基于异常的NIDSS。量子计算机，其中包括嘈杂的中等规模量子（NISQ）计算机，旨在利用量子物理学执行超出最强大的古典计算机功能的计算任务，并有可能实现量子至上[9] - [11]。随着QBIT的数量和量子计算机的准确性增加，超过最新经典计算的问题引起了很大的关注。在不久的将来预测了量子优势的明确证明[9] - [11]，并且已经提出了一个论点，即它已经实现了[12]，尽管竞争对手已经提出异议[12] [13]。量子至高无上的结果是，量子计算者可以在学习效率方面二次优于其经典对应物，甚至在绩效方面呈指数级别[10]。这是在网络入侵检测的背景下研究量子辅助机器学习（QAML）的潜力的动机。
对跑道入侵事件的 Surf-IA 警报检查
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在异构互联网中有效的入侵检测...
摘要 - 在低成本消费电子和云计算的快速开发中，广泛采用了智能城市和工业控制系统等下一代分布式系统的广泛采用。IoT设备通常由于其开放部署环境和严格的安全控制功能而容易受到网络攻击的影响。因此，入侵检测系统（ID）已成为通过监测和检测异常活动来保护IoT网络的有效方法之一。但是，现有的ID方法依靠集中式服务器来生成行为概况并检测异常，从而导致高响应时间和由于通信开销而引起的大量运营成本。此外，在开放和分配的物联网网络环境中共享行为数据可能违反了设备的隐私要求。此外，各种物联网设备倾向于捕获异质数据，这使行为模型的训练变得复杂。在本文中，我们介绍联合学习（FL），以协作训练一个分散的ID模型，而无需向他人展示培训数据。此外，我们提出了一种有效的方法，称为联合学习集合知识蒸馏（FLEKD）来减轻各种客户的异质性问题。FLEKD比常规模型融合技术实现了更灵活的聚集方法。最后，我们在三种潜在的现实情况下评估了我们提出的框架的性能，并显示Flekd在实验结果中具有明显的优势。公共数据集CICIDS2019上的经验结果表明，所提出的方法在速度和性能方面都优于本地培训和传统的FL，并且显着提高了系统检测未知攻击的能力。索引术语 - 关闭检测系统，联合学习，物品互联网，知识蒸馏，数据杂基
对跑道入侵事件的 Surf-IA 警报检查
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基于超图的机器学习合奏网络入侵检测系统
摘要 - 检测恶意攻击的网络入侵检测系统（NID）继续面临挑战。NID通常是离线开发的，而它们面临自动生成的端口扫描尝试，从而导致了从对抗性适应到NIDS响应的显着延迟。为了应对这些挑战，我们使用专注于Internet协议地址和目标端口的超图来捕获端口扫描攻击的不断发展的模式。然后使用派生的基于超图的指标集来训练集合机学习（ML）基于NID的NID，以高精度，精确和召回表演以高精度，精确性和召回表演以监视和检测端口扫描活动，其他类型的攻击以及对抗性入侵。通过（1）入侵示例，（2）NIDS更新规则，（3）攻击阈值选择以触发NIDS RETRAINGE RECESTS的组合，以及（4）未经事先了解网络流量本质的生产环境。40个场景是自动生成的，以评估包括三个基于树的模型的ML集成NID。使用CIC-IDS2017数据集进行了扩展和评估所得的ML集合NIDS。结果表明，在更新的nids规则的模型设置下（特别是在相同的NIDS重新培训请求上重新训练并更新所有三个模型），在整个仿真过程中，提出的ML集合NIDS明智地进化了，并获得了近100％的检测性能，并获得了近100％的检测性能。
特拉华州侵入性且潜在的入侵植物
在2003年进行了特拉华州首个入侵物种理事会（DISC）评估，并遵循Natureserve制定的协议。根据相同的协议，在2006年进行了第二次评估。在2006年评估后，光盘开发了三种侵入性类别 - 广泛而侵入性，受限制和侵入性，受到限制和潜在的侵入性。在2019年，光盘认识到需要修订2006年入侵植物清单，并且应修改Natureserve协议，以使其与特拉华州的状态相对得多。此当前评估基于此修改后的协议。在2019年6月与植物学领域的专家联系，并要求以在线形式完成评估。提供了审查的物种清单，并被要求评估他们最熟悉的物种。应该注意，一些人出现在多个主题专家列表中（用星号表示）。专家有五个月的时间来审查和完成评估。在下表中指示了完成至少一个物种评估的人。
