研究指南,Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP,有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高,数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避,包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上,下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高,基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习(ML)模型,基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是,使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词:DDoS攻击,异常检测,机器学习,入侵检测系统,准确性。
摘要 - 我们解决了落后的(BTM)分布式能源(DER)的合法化,包括净能量测定(NEM)框架下的可易加需求,可再生分布生成(DG)和电池能量存储系统(BESS),并具有需求费用。我们将问题提出为随机动态程序,该程序说明了可再生生成的不确定性和操作盈余最大化。我们的理论分析表明,最佳策略遵循阈值结构。最后,我们表明,即使利用这种阈值结构的简单算法在仿真中都表现良好,强调了其在开发近乎最佳的算法中的重要性。这些发现为在复杂的关税结构下实施制造商能源管理系统提供了关键见解。索引术语 - 电源储存系统,分布式能源,动态编程,能源管理系统,灵活的需求,马尔可夫决策过程,净能量计量。
缩写:AC,吸收冷却器; CHP,热量和功率组合; CCHP,冷却热量和功率组合; EC,电动冷却器; EES,电源存储; CTE,冷热能源存储; MILP,混合整数线性编程; PE,初级能量; PV,光伏系统; Res,可再生能源;亮点:•使用计算能源集线器的能源系统设计的MILP模型。•分析了碳定价和天然气价格波动的影响。•高碳定价和TE可以促进分布式CCHP系统的部署。•天然气供应价格下跌可能会损害碳定价的有效性。•CO 2排放量与CCHP系统使用的便利性有关。关键字:分布式能源系统;碳税;最佳计划储能;能源集线器设计摘要:几个政府正在实施碳定价,以遏制CO 2排放。这项工作研究了其对分布式能源系统设计的影响,该设计由可再生和化石燃料提供动力。特别是,分析研究了一个位于新加坡的真实案例研究,其特征是冷却和电力需求。
通过交换网络威胁情报以提高零信任的本地信任评估能力,通过交换网络威胁情报,是多个利益相关者之间的协作信任与安全体系结构信任。多方面且普遍的监控系统,用于服务于网络威胁智能,以进行信任评估,并在6G云/边缘连续体上进行安全决策。一个信任模型,该模型考虑了服务的概念,供应链和执行环境以及与安全合规性服务运营(NIS2 Framework)涉及的利益相关者的身份管理服务操作中涉及的几个利益相关者之间的信任关系以及通过基于属性的访问访问控制(ABAC)模型之间的几个利益相关者之间的信任关系。通过通行可编程模型服务
深度神经网络(DNN)一直处于机器学习(ML)和深度学习(DL)(DL)的最新突破的最前沿。dnns越来越多地用于各种任务,从对卫星图像的地球观察和分析到医学诊断和智能聊天机器人。在这些进步方面的主要贡献是培训数据,计算资源和框架的丰富性,可以在范式中有效地培训越来越多,更复杂的DNN,该范式被称为分布式DL,尤其是分布式培训,这是该博士学位的重点。在分布式培训中,数据和计算分布在几个工人中,而不是单主培训,其中数据和计算都驻留在单个工人上。在这种设置中,分布式培训可以帮助克服单主训练的局限性,例如内存限制,计算瓶颈和数据可用性。但是,分布式培训带来了许多需要仔细解决的挑战,以便具有有效利用它的系统。这些挑战包括但不限于工人中计算和数据的有效分布,Straggler工人在集群中的统计(与其他工人相比,在计算步骤中大大落后于工人),尤其是在同步执行的工作,以及工人之间的交流和同步。这意味着系统应在计算和数据维度上提供可伸缩性。另一方面,从编程和可用性的角度来看,使用分布式培训范式通常需要了解分布式计算原理和具有分布式和数据密集型计算框架的经验以及对单霍斯特培训使用的代码进行重大更改。此外,随着训练A DNN涉及几个步骤和阶段(例如,数据准备,超参数调整,模型培训等。),希望可以重复使用彼此不同步骤的计算结果(例如,在高参数调谐试验中学习的权重,以便改善训练时间,以便在高参数调整试验中学习的权重)。最后,当开发更大,更复杂的DNN时,我们还需要了解每个设计选择的贡献。本博士学位论文的贡献解决了上述挑战,并共同优化了大规模的DNN培训,使其更易于访问,高效和计算可持续性,同时又可以在ML/DL工作流中延长冗余,并为进行消水研究提供了有用的工具。
量子现象,例如叠加和纠缠,可以用来更精确地测量两个遥远空间中不同时钟的时间。同样,如果您有两个物理量,一个在首尔,一个在釜山中,则可以在首尔和釜山共享纠缠状态,然后同时测量两个物理量,而不是分别测量首尔和釜山的物理量。
目前,全球水周期正在经历激进的转变,相关的全球水危机需要利益相关者的快速行动来减轻对人类和生态系统的不利影响。这种行动的紧迫性是由气候变化和土地使用土地覆盖变化(LULCC)的综合作用以及确保清洁水源的相关挑战所驱动的。气候变化所产生的全球变化正在使水的稀缺性变得更加严重,在水上压力的地方,导致更多的竞争,甚至在水资源上发生冲突。解决全球水危机的问题在全球南部的数据砂区域尤其具有挑战性,在该地区,水文过程的状况和水的可用性受到限制。在这里,通过强大的水文模型在水文预测中的进展仍在研究议程之上。全球南部,尤其是西非的一般是对热带集水区的有限的水文过程,随着土地覆盖的加速变化。该研究的重点旨在解决以下研究问题:•气候变化如何改变热带流域的水文过程,并且这是否改变了嵌套集水区的水流方案?•除了给定的西非地区的气候变化所驱动的变化外,LULCC在嵌套集水区的空间变化中的贡献和贡献是什么?为了解决上述问题,我们将依靠西非PRA河流域的数据。在本研究中,我们采用了Google Earth Engine(GEE)和随机森林分类器(RFC)来评估2007年至2023年期间PRA河流域的时空时空土地使用/覆盖变化和变化检测。专注于五(5)个LULCC分类对于该地区不管制的大型和小规模的采矿活动至关重要。使用归一化差异指数(NDWI)和改良的NDWI(MNDWI)有效地提取水表面区域,以进行PRA河流盆地的变化和压力,并处理
分布式储能是增加可变可再生能源(例如最终用户站点太阳能和风能)的自我消费的解决方案。小规模的储能系统可以通过“聚合”为中心协调,以向网格提供不同的服务,例如操作功能和峰值剃须。本文展示了住宅电力存储(家用电池)的集中协调与分布式操作如何影响所有者的节省。用于建模典型英国住户的太阳能光伏(PV)和电池储能的操作,与全系统电源系统模型相关联,以说明长期的能源过渡。基于结果,电力消费者在不使用技术时可以在集中协调的情况下增加4%至8%的节省,单独使用电力存储3-11%,而单独的太阳能PV则增加了2-5%,而PV击棒的总和为0-2%。集中协调系统中更优化的电力价格,因此,为所有消费者节省了更高的私人节省。但是,没有现场能源技术的消费者比PV棒所有者更受益。基于系统级的聚合利益,监管机构应激励使用PV-电池激励造型,即使没有中央协调,他们也能够平衡其电力供求,以使其存储在中央控制。在此分析中未考虑辅助服务中存储所有者的收入以及汇总成本(例如,聚合者收取的交易费用)。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
摘要。量子计算机的威胁是真实的,将需要经典系统和应用程序的显着资源和时间,以准备针对威胁的补救措施。在算法级别,这是两个最受欢迎的公钥加密系统RSA和ECC,使用Shor's算法易于量化加密分析,而Grover的Algorithm的algorithm却削弱了对称键和基于哈希的密码系统。在实施层中了解了较少的知识,在这种情况下,企业,运行和其他考虑因素,例如时间,资源,专有技术和成本可以影响受威胁的申请的速度,安全性和可用性。,我们对20种众所周知的威胁建模方法进行了景观研究,并在与攻击树和大步互补时识别面食,作为评估现有系统量子计算威胁的最合适方法。然后,我们在通用的网络物理系统(CPS)上进行意大利面威胁建模练习,以证明其效率并报告我们的发现。我们还包括在威胁建模练习中确定的缓解策略,以供CPS所有者采用。