XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System威胁识别
机器学习驱动的威胁识别以使用遗传算法增强粉丝安全性
摘要：作为一种高度有前途的技术，飞行的临时网络代表了无人驾驶汽车（无人机）的自组织网络，引起了对环境监测，灾害管理，精密农业，监测和军事行动的多种应用的关注。但是，这些网络面临着各种安全威胁的挑战，包括由于其在动态环境中的部署而导致的恶意节点检测。为了解决这个问题，我们在本文中使用遗传算法（ML-TIFGA）提出了一种改进的新型安全解决方案，基于机器学习的威胁识别。研究包括使用基本遗传算法检测异常行为节点，并通过使用信誉系统动态地适应不断变化的网络条件。为了增强我们的安全解决方案ml-tifga，我们评估了两个关键因素：合作和可信度，它们在我们的遗传人群中充当飞行节点染色体内的遗传元素。此外，还合并了一种机制来重新配置信任，并在考虑过去的行为监控时通过更新的加权声誉系统动态提取威胁的挑战。使用NSL-KDD数据集中的实际样品值发现了实验结果中的显着改进，这产生了显着的99.829％的分类精度。此外，培训的威胁识别率达到98.36％，测试样品的识别率达到98.86％，通过ML-TIFGA的网络可靠性增长了99.3％。在针对最新方法的基准测试时，诸如延迟，吞吐量和数据输送率之类的绩效指标分别显示出24.65％，29.16％和31.73％的明显增强。
Ultraseq：高级DNA测序威胁分析
它如何工作的Ultraseq威胁识别算法通过关注数据库的专有序列迅速扫描了所需的DNA序列，并寻找数据库中的匹配项。除了确定积极的匹配外，Ultraseq算法还提供了有关基因序列可能呈现的威胁类型的信息，通过提供标志和对每个确定关注的序列进行标志和排名的报告。
紧急应变计划
1. 引言 3 2. 适用定义 4 3. 法律框架 5 4. 范围 5 5. 目标 5 5.1 主要目标 5 5.2 具体目标 5 6. 负责实施程序的人员 6 7. 应急计划 6 7.1 威胁识别 – 风险 6 7.2 项目区域的风险和自然灾害分析 7 7.2.1 间接影响区域 7 7.3 脆弱性 9 8. 自然、技术和人为风险评估 10 8.1 对各种威胁的评估。 10 8.1.1 威胁识别 10 8.2 威胁发生的概率 10 8.3 脆弱性条件评估 11 8.3.1 社会环境因素 11 8.3.2 人们的脆弱性 11 8.3.3 脆弱性和威胁分析 11 8.3.4 风险评估 15 8.4 监测和评估 16 9. 反应小组组织和操作程序 16 9.1 响应小组的组织结构 16 9.2 一般程序 17 9.2.1 控制行动 17 9.2.2 最后检查点 18 9.2.3 通知救援机构。 18 9.2.4 撤离受伤人员 18 9.2.5 通讯系统 18 9.2.6 保护财产的措施。 19 9.2.7 确定危险是否已经过去 19 9.2.8 恢复活动。 19 10 发生意外时应采取的措施 20 10.1 发生火灾时的应急计划 20 10.1.1 原因 22 10.1.3 意外事件发生后 24 10.2 区域内发生爆炸时的应急计划 24 10.2.1 原因 24 10.2.2 预防措施 24 10.2.3 程序。 25 10.2.4 事故发生后 26 10.3 地震应急计划 26 10.3.1 原因 26 10.3.2 预防措施 26 10.3.3 程序 27 10.3.4 事故发生后 28 10.4 爆炸应急计划 28
分层激光防御 (LLD)
• 模块化、可扩展的激光武器系统 (LWS)，可与客户平台（地面、海上和空中）集成 • 全面的武器、交战和火力控制，可与反无人机 / RAM / 快速近岸攻击艇 (FIAC) / CM 的指挥和控制网络集成 • 可调节可变高能激光 (HEL) 功率，以实现最短的威胁防护时间线 • 使用 Rolls-Royce LibertyWorks (RRLW) 电源系统的连续射击能力，可以比以前的系统在更远的距离内攻击更多类型的目标 • 通过先进的轨道和瞄准点管理功能实现快速威胁识别、确认和击败 • 光束控制系统确保抵御大气挑战的性能并优化激光束的有效性和杀伤力
AMRP FY2022-2023 FRA FINAL.pdf
FRA 的 RD&T 计划以了解行业安全风险为基础。通过威胁识别和风险分析，RD&T 确定研究机会，以降低事故和事件发生的可能性或限制危险事件发生的后果。关键的研究和开发策略包括利益相关者的意见/参与以及与外部组织的合作——例如美国铁路协会 (AAR)、美国短线和区域铁路协会 (ASLRRA)、工会、管道和危险材料安全管理局 (PHMSA)、环境保护署 (EPA)、智能交通系统联合计划办公室 (ITS-JPO) 视情况而定——以及内部与 FRA 的铁路安全办公室 (RRS)。RD&T 与研究和技术助理部长办公室 (OST-R) 和专题研究工作组密切合作，以防止重复工作
TechNet - AFCEA 国际
重要性：陆军网络和网络防御者面临着大量且快速演变的威胁。威胁识别和隔离需要机器学习、人工智能和人机界面的复杂组合，以减少重新配置、对对手做出反应或更改技术和/或工具以支持任务的时间。此外，这些高级分析将减少分析功能的认知工作量和人力强度。例如，网络电磁活动 (CEMA) 规划人员以及进攻和防御网络空间操作员不需要数据科学家技能即可完成他们的任务。高级分析将实现自主主动网络作战，并缩短人为反应和动态威胁响应之间的时间差距。陆军需要这种能力来使多域作战 (MDO) 的军事决策过程 (MDMP) 提高速度和响应能力以及预授权/管理的网络有效载荷部署。
航空和铁路行业网络安全成熟度模型能力
在各种运输系统中，计算机和通信网络起着至关重要的作用。智能交通系统 (ITS) 建立在这些系统的基础上 (Fok 2013；Kelarestaghi 等人 2018)。集成信息和通信技术 (ICT) 的 ITS 的发展带来了更多的服务和功能，但也导致了各种类型的网络攻击 (Tonn 等人 2019)。在世界上许多人口最密集的地方，ITS 提高了交通网络的有效性、统一性和效率 (Iyer 2021)。技术革命极大地造福了交通系统，但也使数据和商品更容易受到网络威胁 (Fok 2013)。此外，在网络安全方面，它提高了风险，而这些风险是影响全球企业的最关键问题之一。然而，今天的网络挑战者或对手比以前更加坚持不懈，技术也更加娴熟。随着安全性的提高，出现了新的目标，例如资产、威胁识别和可接受的网络安全实践的识别。
航空和航空领域的网络安全成熟度模型能力...
在各种运输系统中，计算机和通信网络起着至关重要的作用。智能交通系统 (ITS) 建立在这些系统的基础上 (Fok 2013；Kelarestaghi 等人 2018)。集成信息和通信技术 (ICT) 的 ITS 的发展带来了更多的服务和功能，但也导致了各种类型的网络攻击 (Tonn 等人 2019)。在世界上许多人口最密集的地方，ITS 提高了交通网络的有效性、统一性和效率 (Iyer 2021)。技术革命极大地造福了交通系统，但也使数据和商品更容易受到网络威胁 (Fok 2013)。此外，在网络安全方面，它提高了风险，而这些风险是影响全球企业的最关键问题之一。然而，今天的网络挑战者或对手比以前更加坚持不懈、技巧娴熟。随着安全性的提高，出现了新的目标，例如资产、威胁识别和可接受的网络安全实践的识别。
FortiendPoint数据表
统一代理根据端点的近乎实时安全姿势提供零信任网络访问。它利用端点姿势和端点行为来检测威胁。代理商提供主动攻击表面降低和基于行为的威胁识别，有效地检测并停止了高级威胁，包括无申请恶意软件。这种方法可以确保连续保护，即使是为了受到损害和离线设备的损害，同时最大程度地减少了停留时间并在所有端点上保持稳健的安全性。该解决方案可防止数据剥落，命令和控制（C2）通信，文件篡改和勒索软件加密。与Fortinet安全结构无缝集成，可在所有端点上提供全面的可见性和合规性。集中管理简化了管理，为远程和本地环境提供了快速的脆弱性缓解和强大的防御。