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对跑道入侵事件的 Surf-IA 警报检查
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CCL26高入侵口服的免疫学景观...
OSCC占所有口服癌症的90％以上，是全球主要的公共卫生问题，在过去的三十年中，预后的改善最小（Shrestha等，2020； Johnson等，2020）。 这种高度异质的癌症以局部侵袭和免疫抑制为特征（Hung等，2024； Estephan等，2024； Yang等，2021），在分子和组织学水平上产生显着影响的预后（Liu等，2024）。 长期以来一直表明，不同的入侵模式（POI）具有不同的侵入性能力（Bryne等，1989; Brandwein-Gensler等，2005; Rivera-Colon等，2020; Morales-Oyarvide和Mino-oyarvide and Mino-Kenudson，2016; Langner等，2016; Langner等，2016; Langner等，2006）。 以更具侵略性的形式，主要的促炎细胞因子和趋化因子驱动肿瘤进展（Mamun等，2022； Kondoh和Mizuno-Kamiya，2022; Do等，2020; Tokunaga et al。，2020; Chen等，2015）。 我们先前的研究表明，CCL26在最严重的入侵模式（WPOI）中分泌的CCL26 4 - 5型改变了肿瘤表型并与患者存活率降低相关（Ding等，2022）。 有关CCL26在OSCC中的作用的当前文献（除了我们的研究之外）仍然很少。 CCL26，也称为嗜酸性粒细胞趋化因子-3，主要由巨噬细胞和上皮细胞表达，并对嗜酸性粒细胞，单核细胞和MDSC具有趋化作用（Korbecki等，2020）。 它通过与CX3CR1结合起作用。 已发现肝磷酸酶3通过上调通过上调CCL26诱导TAM进行锻炼，从而促进结直肠癌的侵袭和转移（Lan等，2018）。 初步发现OSCC占所有口服癌症的90％以上，是全球主要的公共卫生问题，在过去的三十年中，预后的改善最小（Shrestha等，2020； Johnson等，2020）。这种高度异质的癌症以局部侵袭和免疫抑制为特征（Hung等，2024； Estephan等，2024； Yang等，2021），在分子和组织学水平上产生显着影响的预后（Liu等，2024）。长期以来一直表明，不同的入侵模式（POI）具有不同的侵入性能力（Bryne等，1989; Brandwein-Gensler等，2005; Rivera-Colon等，2020; Morales-Oyarvide和Mino-oyarvide and Mino-Kenudson，2016; Langner等，2016; Langner等，2016; Langner等，2006）。以更具侵略性的形式，主要的促炎细胞因子和趋化因子驱动肿瘤进展（Mamun等，2022； Kondoh和Mizuno-Kamiya，2022; Do等，2020; Tokunaga et al。，2020; Chen等，2015）。我们先前的研究表明，CCL26在最严重的入侵模式（WPOI）中分泌的CCL26 4 - 5型改变了肿瘤表型并与患者存活率降低相关（Ding等，2022）。有关CCL26在OSCC中的作用的当前文献（除了我们的研究之外）仍然很少。CCL26，也称为嗜酸性粒细胞趋化因子-3，主要由巨噬细胞和上皮细胞表达，并对嗜酸性粒细胞，单核细胞和MDSC具有趋化作用（Korbecki等，2020）。它通过与CX3CR1结合起作用。已发现肝磷酸酶3通过上调通过上调CCL26诱导TAM进行锻炼，从而促进结直肠癌的侵袭和转移（Lan等，2018）。初步发现先前的研究表明，CCL26经常失调以促进许多恶性肿瘤的发作和进展（Kawano等，2021; Donlon等，2020; Luo等，2018），研究以证明其在OSCC中的有效性缺乏，这对于CCL26-Tarpertarget for oscc的未来研究至关重要。At the same time, CCL26 was previously shown to bind to and activate CCR3, a chemokine-receptor pair that may play an important role in a range of immune-mediated diseases such as persistent asthma ( Larose et al., 2015 ), CCL26 has been shown to be the most potent inducer of eosinophil migration, and increasing evidence suggests that aberrant CCL26 plays a role not only in in肿瘤侵袭的流经，还包括塑造肿瘤免疫微环境（时间）在锻炼中的变化（Domaingo等，2023），最终影响免疫疗法的效率（Li等，2023，2023; Heeran等，2021; Heeran et al。，2021; 2021; hu e e e e，202; t al。虽然先前的研究提供了对CCL26在特定癌症中的作用的初步见解，但已提出针对趋化因子及其受体作为免疫疗法的有希望的策略（Qin等，2023），但在OSCC跨OSCC领域中，其在跨越OSCC领域的广泛意义仍然是未知的。肿瘤免疫疗法是一种相对新颖的治疗方法，有望控制肿瘤复发和转移（Chen等，2023）。目前，OSCC的免疫疗法选项极为有限，因此我们迫切需要更多的治疗靶点来改善OSCC患者的生存和预后。因此，在这项工作中，我们系统地研究了CCL26趋化因子在肿瘤微环境（TME）中的临床表达模式，临床病理特征和预后价值。阐明了OSCC中CCL26的空间分布模式，并初步证实了它与患者不良的预后密切相关。此外，我们使用了生物信息学分析方法，例如多个肿瘤数据库和基因富集，以揭示其潜在的功能机制。
密歇根州入侵物种计划2024年度报告
密歇根州的州长和立法机关每年从2015财政年度开始指定500万美元，并从2024年开始将其增加到700万美元，作为管理入侵物种影响的持续资金。最初的支持大大增强了密歇根州的侵入性物种计划，用于水生生物（水基）生物，并启动了针对陆地（陆基）物种的正式计划。2024年的资金增加了在460万英亩国家管理土地上管理入侵物种的能力。2015年的资金还启动了密歇根州入侵物种赠款计划，每年向机构，大学和非营利组织提供360万美元的奖励，以帮助预防，检测，消除和控制水生和地面入侵物种。MISGP的一部分专门用于为22个合作入侵物种管理领域或CISMAS的年度资金，以支持密歇根州83个县的当地领导的入侵物种计划。
使用TabTransFormer的高级网络入侵检测
5 nxz243@alumni.bham.ac.uk; 6 zgjsntfmy@gmail.com; 7 chufeng.jiang@utexas.edu摘要：在当今的数字时代，网络系统的安全至关重要，这在网络威胁和复杂的入侵技术的越来越多的危机中至关重要。本文解决了当今数字景观中对强大的网络入侵检测系统（NID）的关键需求，这在不断升级的网络威胁中。利用源自模拟军事网络环境的数据集，我们探索了网络战中遇到的各种入侵场景。回顾现有文献揭示了一系列方法，包括基于异常和深度学习的方法。为了增强当前方法，我们建议使用基于变压器的架构TabTransFormer进行网络入侵检测的二进制分类框架。我们提出了详细的方法，包括数据预处理，模型架构和评估指标，并获得经验结果，证明了我们方法在缓解网络威胁和增强网络安全性方面的功效。关键字：网络安全；入侵检测； tabtransformer。1。在当今互连的数字景观中引言，确保网络系统的安全性和完整性至关重要[1-2]。随着网络威胁的扩散[3] [4]和复杂的入侵技术，对强大的网络入侵检测系统（NIDS）的需求从未如此关键。这项研究的基础是基于对来自模拟军事网络环境的综合数据集的分析。解决上述挑战和本文解决了网络入侵检测的挑战，重点是对有效方法的开发和评估，以保护网络基础架构免受恶意活动。此数据集模拟了典型的美国空军LAN的复杂性，提供了反映现实世界网络行为的RAW TCP/IP转储数据的丰富来源。在这个模拟的环境中，制定了各种入侵场景，其中包括在网络战场中常见的一系列攻击类型。对网络入侵检测中现有文献的全面综述揭示了方法和方法的各种环境。一组研究深入研究基于异常的技术，阐明了网络入侵检测中普遍存在的挑战和系统[1-2]。另一套研究提出了用于入侵检测的深度学习方法，展示了它们在缓解网络威胁方面的功效[3-5]。此外，一些研究利用卷积神经网络（CNN）来增强入侵检测能力[6-8]，突出了晚期神经体系结构的适用性[9-10]。全面评论提供了对现有方法论的见解[11-15]。其他研究探讨了入侵检测的深度学习方法[16-22]，强调了它们增强网络安全性的潜力[23]。对话语的一些贡献包括调查，系统研究和比较分析，从而提供了有关各种入侵检测技术的优势和局限性的宝贵观点[24-28]。这些限制强调了可以解决现有方法的缺点并为网络入侵检测提供可扩展，高效且可靠的解决方案的创新方法的需求。在这项研究中，我们将网络入侵检测的问题构图为二进制分类任务，其中网络连接分为“正常”或“异常”。利用数据集中封装的大量功能，我们的目标是开发一个能够准确区分良性和恶意网络流量的强大而可扩展的入侵检测模型。
入侵和异常行为检测博士建议
新车辆架构是SDV（软件定义的车辆）类型的。先前由几个ECU执行的功能现在被分组为较小数量更强大的ECU，在虚拟机上运行的软件形式中托管了多个功能。最先进的：通过监视ECU内部总线上的过程和交换来检测到车辆ECU的网络攻击，或者在大多数情况下，通过监视车内网络上的交流（CAN，LIN，LIN，以太网）和检测入侵（IDS：Intrusion：Intrusion检测系统）[1] [1]。车内网络包含很大比例的罐头，这本质上是不安全的（无身份验证，没有加密，广播传输，列为帧ID的优先级等）出于实时效率的原因，因此非常脆弱[2]，除了网关下的ECU之间的安全消息，该消息受益于MAC身份验证（消息身份验证代码）。因此，该网络对于监视入侵检测非常重要。网络上的入侵检测策略可以分为四个家庭[3]：签名检测[4]；参数跟踪[5];信息理论[6]；和机器学习[7]。就机器学习而言，有几种类型的方法，具体取决于用于检测的数据（频率，时间序列，消息内容或混合）和AI技术（有监督，无监督，自欺欺人的学习[8]）。某些方法使用最初用于自然语言处理的AI技术，例如LSTM，因为消息遵循某些序列[9]。此检测系统将不会收集原始数据（例如作为消息序列类似于单词序列，GPT（生成预验证的变压器）方法已用于学习良性消息模式[10]。无监督的机器学习方法用于检测CAN总线上的异常情况，通常是从构成标称操作信封的良性，无攻击数据集中学习的。该模型能够通过设置阈值来检测此所学包膜[11]之外的大多数事件。有监督的方法需要包含攻击的数据集[9]。许多挑战仍未解决，研究领域是活跃的。许多研究使用的框架ID数量非常有限[12]，因此不能应用于真实的车辆。错误的正率（数百分之几的订单）和假阴性率以及检测所需的时间和资源也是主要问题。许多正在探索的方法是不可嵌入的，例如渴望资源的消息自动编码器[13]。嵌入性，以及在车辆寿命中的检测模型的更新以及新车辆的体系结构发展时尚未解决的问题。在CAN网络上交流的公共数据集存在[OTID，Syncan]，并在文献中使用，以及以太网网络的数据集[CIC-IDS2017]。它们将使新方法与已发表的方法相比，可以轻松地进行开发和比较。与公共数据集中的数据集相比，要评估尚未构建的更现实的数据集上的性能。这些事件将使用AI方法处理。科学目标和挑战：博士学位论文的最终目标是开发一种用于检测SDV车辆内部异常行为的系统。在ECU之间交换的消息），但是现有监视系统生成的事件。这种治疗的目的是：
用于网络入侵检测的对抗性机器学习
一些研究论文研究了基于 ML 的 IDS 面对对抗性攻击的脆弱性，但其中大多数集中在基于深度学习的分类器上。与它们不同，本文更加关注浅层分类器，由于它们的成熟度和实现的简单性，它们仍然广泛用于基于 ML 的 IDS。更详细地，我们评估了 7 种基于浅层 ML 的 NIDS 的鲁棒性，包括 Adaboost、Bagging、梯度提升 (GB)、逻辑回归 (LR)、决策树 (DT)、随机森林 (RF)、支持向量分类器 (SVC) 以及深度学习网络，以抵御几种在最先进技术 (SOA) 中广泛使用的对抗性攻击。此外，我们应用高斯数据增强防御技术并测量其对提高分类器鲁棒性的贡献。我们使用 NSL-KDD 基准数据集 [5] 和 UNSW-NB 15 数据集 [50] 在不同的场景中进行了广泛的实验。结果表明，攻击对所有分类器的影响并不相同，分类器的稳健性取决于攻击，并且必须根据网络入侵检测场景考虑性能和稳健性之间的权衡。
电子邮件启用警报网络入侵检测系统
Hegde 5，Harsh Kumar 6 1，2，2，3，4，5，6计算机科学和工程总统大学班加罗尔，印度摘要 - 在不断发展的网络安全环境中，强大的入侵检测系统（IDS）的重要性至关重要。本研究探讨了监督机器学习模型的整合，例如决策树，支持向量机（SVM）和随机森林，以提高网络入侵检测系统（NIDS）的能力。建议的方法包括使用KDD-CUP99数据集的数据预处理，功能选择和模型培训。本研究对具有41个特征的模型的性能进行了比较分析，并减少了通过递归功能消除（RFE）获得的15个功能。这项研究有助于理解机器学习在加强电子邮件启动的有效性，从而使NID能够抵抗网络威胁。索引术语 - 网络入侵，监督机器学习，网络攻击检测，网络安全性，电子邮件ALERT，威胁检测。
自动入侵检测系统的设计... - arXiv
带报警器的自动入侵检测系统的设计 Awodele Oludele、Ogunnusi Ayodele、Omole Oladele、Seton Olurotimi 计算机科学与数学系，巴布科克大学 Ilishan-Remo，尼日利亚奥贡州 摘要 - 安全与保障是两个相互交织的术语。人们普遍认为，当一个地方或系统安全时，它就是安全的。本文介绍了一种集成三种设备进行物理入侵检测的方法。因此，本文提出了一种提高封闭区域安全级别的方法，即使用实现最佳安全性所需的四个安全层中的三个。本文旨在表明，安装多个安全设备的系统往往可以防止未经授权的访问。本文将说明如何在封闭区域中实施此方法，该区域的安全级别必须始终保持在高水平。关键词- 安全；安全；入侵；检测 1.简介 安全已被 [1] 定义为免受伤害的安全。它是一个
对跑道入侵事件的 Surf-IA 警报检查
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通过人工智能驱动的入侵检测系统增强网络安全
摘要：工业控制系统 (ICS) 在管理基础设施方面发挥着关键作用，但容易受到网络攻击。本文介绍了一种专为 ICS 设计的人工智能驱动的入侵检测系统 (IDS)，该系统结合了监督和无监督的机器学习算法。通过结合实时异常检测和模式识别，所提出的 IDS 可以在保持高精度的同时识别潜在入侵。实验结果表明该系统在现实 ICS 环境中检测网络威胁方面非常有效，为增强关键基础设施的网络安全提供了可扩展的解决方案。关键词：网络安全、工业控制系统、入侵检测系统、异常检测、机器学习。A.工业控制系统 (ICS) 简介