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MMWR，Janssen（Johnson＆Johnson）Covid-19疫苗的安全监控 - 美国，3月至4月2021年
2021年2月27日，食品药品监督管理局（FDA）为Janssen（AD.26.COV2.S）COVID-19疫苗（Janssen Biotech，Inc。，Janssen Pharmaceutical Company，Johnson＆Johnson）（1）（1）。Janssen Covid-19疫苗是授权在美国使用的第三次COVID-19疫苗，它使用不包含复制的人类腺病毒26型VEC TOR平台*（2），并用作单一肌肉内剂量，而前两种授权疫苗则使用前两种授权疫苗，并需要使用mRNA平台，并需要2剂量2剂量。2021年2月28日，免疫实践咨询委员会（ACIP）发出了临时建议，用于使用Janssen Covid-19 Vac Cine在年龄≥18岁的人中（3）。在4月13日至23日，CDC和FDA建议使用Janssen疫苗停顿，此前有六例脑静脉窦性血栓形成（CVST）的血小板减少症（血小板计数<150,000/ µL血液）在詹森疫苗中的受体（4）。在收到阿斯利康Covid-19疫苗后，在欧洲描述了类似的血栓性事件，主要是在年龄<60岁的女性中，该疫苗使用了不含复制的黑猩猩腺病毒载体（5-7）。在其他地方描述了Janssen疫苗接种以及随后检测到的CVST病例的美国CVST案件（8）。本报告总结了Janssen疫苗接收者之间的不良事件，包括与血小板减少综合征（TTS）的非CVST血栓形成病例（TTS），报告给疫苗不良事件报告系统（VAERS），一个被动监视系统以及通过V-SAFE，V-SAFE，一个主动监控系统。这三种情况和先前检测到的CVST案例为截至2021年4月21日，已经服用了798万剂量的Janssen Covid-19疫苗。在审查的13,725份VAERS报告中，有97％的人被归类为不容置疑，3％被归为严重，其中包括大动脉或静脉血栓形成病例的三份报告，或者在疫苗接种后的第二周伴有血小板减少症。
横田机场召开飞行安全促进会议（1）
11月2日，第374空运联队安全部邀请约80名当地航空专业人士参加每两年在横田空军基地举办一次的“飞机空中相撞预防措施会议”。该会议于 2010 年首次举办，旨在促进航空安全并加强与当地的双边关系。 （照片 1）11 月 2 日，第 374 维修中队瞬态警报技术员、高级飞行员 Zachary Page 正在指导 MACA 会议参与者驾驶的民用飞机。当地航空官员乘坐商用飞机前往参加 MACA 会议。
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当前用于加密货币交换的区块链系统主要采用椭圆曲线加密（ECC）来生成钱包中的密钥对，而椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）来生成交易中的签名。因此，随着量子计算技术的成熟，当前的区块链系统面临量子计算攻击的风险。量子计算机可能可能由ECDSA产生的伪造标记。因此，本研究分析了当前区块链系统对量子计算攻击的漏洞，并提出了基于量子后加密术（PQC）基于基于的区块链系统，以通过解决和改善每个已确定的弱点来提高安全性。此外，这项研究提出了基于PQC的钱包和基于PQC的交易，利用PQC数字签名算法来生成基于PQC的
使用POSIX API ...
[1] Intel：Intel软件后卫（Intel SGX），https：//www.intel.com/content/www/us/en/products/ docs/accelerator-eengerator-eengerator-eengines/offect-guard-extensions。html。[2] AMD：AMD安全加密虚拟化（SEV），https：//www.amd.com/ja/developer/sev.html。[3] ARM：Cortex-A用Trustzone，https：//www.arm.com/ja/technologies/trustzone-for-cortex-a。[4] Keystone：用于架构T恤的开放框架，https：//keystone-enclave.org/。[5]值得信赖的固件：op-tee，https：// www。trusted firmware.org/projects/op-tee。[6]开放式：open-tee，https：//open-tee.github.io/。[7] Google：可信赖的T恤 - Android开源项目，https：//source.android.com/docs/security/features/features/trusty？hl = ja。[8] Cerdeira，D.，Martins，J.，Santos，N。和Pinto，s。：区域：第31届USENIX Security Security Enmposium，PP。2261–2279（2022）。[9] GlobalPlatform：GlobalPlatform主页，https：// globalplatform.org/。[10] GlobalPlatform：GlobalPlatform技术TEE核心API规范版本1.3.1（2021）。[11] GlobalPlatform：GlobalPlatform设备技术TEE客户API规范版本1.0（2010）。[12] Menetrey，J。，Pasin，M.，Felber，P。和Schiavoni，V。：WATZ：可信赖的WebAssembly运行时环境，具有Trustzone的远程证明，第2022 IEEE 42届国际分布式计算系统的国际会议（2022222）。[13] op-tee：optee OS在4.0.0，https：//github.com/ op-tee/optee/optee OS/tree/4.0.0。[14]运算：受信任的应用程序，https：// optee。readthedocs.io/en/latest/building/trusted应用程序。html。[15] QEMU：QEMU-通用和开源机器模拟器和虚拟机，https：//www.qemu.org/。[16] Arnautov，S.，Trach，B.，Gregor，F.，Knauth，T.，Martin，A.，Priebe，C.，Lind，J.，Muthukumaran，D. Intel SGX，第12 USENIX操作系统设计和实施研讨会，pp。689–703（2016）。[17] Tsai，C.，Porter，D。E.和Vij，M。：石墨烯-SGX：用于SGX上未修改应用程序的实用库OS，2017年USENIX年度技术会议，pp。645–658（2017）。[18] Shen，Y.，Tian，H.，Chen，Y.，Chen，K.，Wang，R.，Xu，Y.[19] Wasix：Wasix- Wasi的超集，https：// wasix。org/。[20] Ramesh，A.，Huang，T.，Titzer，B。L.和Rowe，A。：停止隐藏锋利的刀：WebAssembly Linux interface，arxiv.org e-Print Archive，arXiv：2312.03858v1（2023）。
人工智能监控医院 2022
2021 年，人工智能 (AI) 在社会和医疗保健领域应用的可能性变得清晰起来，并再次得到探索。 11月，政府政策科学委员会（WRR）发布了《人工智能任务》报告。新的系统技术。在这份报告中，WRR指出：“人工智能不仅仅是一项技术，而是一项将从根本上改变社会的系统技术”1。在本出版物中，WRR 强调，未能充分利用人工智能的潜力可能会导致错失机遇以及技术不符合社会利益。卫生、福利和体育部委托进行的社会成本效益分析（SCBA）证实了人工智能对医疗保健行业的前景。对三种 AI 应用进行了 CBA，在所有情况下都发现了正的效益成本比。人工智能的潜力主要在于改善患者的生活质量、降低医疗成本和提高效率。报告指出，人工智能应用的潜力目前尚未得到充分利用，部分原因是资金问题，管理人员、医疗专业人员和患者的知识和专业知识问题，以及新技术与现有ICT系统的集成问题2。为了了解医院人工智能领域的状况，M&I/Partners 对荷兰医院的首席信息官 (CIO) 和首席医疗信息官 (CMIO) 进行了年度调查。今年，来自 28 家医院的 32 位 CIO 和 CMIO 参与了这项促成了 2022 年 AI 监测的研究。
公共场所人工智能监控解决方案
这取决于具体应用——例如，如果您只需要检测运动，那么 4K 可能就没有必要。但是，相机捕捉的细节越精细，AI 算法就可以应用于图像的智能程度就越高，从而支持更广泛的用例。因此，您会发现具有深度学习功能的相机分辨率更高。但需要注意的是，一些高分辨率相机使用大量计算能力来编码视频，这可能会导致相机芯片组中可用于 AI 的百分比较低。
运营商负荷监控与管理
摘要：由于高度自动化车辆和系统的引入，操作员（驾驶员、飞行员、空中交通管制员、生产过程经理）的任务正在从“主动控制”转变为“被动监控”和“监督”。由于这种转变，任务负荷和工作负荷的作用正在减少，而心理负荷的作用正在增加，因此新类型的负荷可能被定义为信息负荷和通信负荷。本文讨论了高度自动化系统中操作员的负荷监控和管理。本研究（i）介绍了操作员角色的变化和负荷管理的要求，（ii）定义了操作员模型，（iii）描述了传感器的可能应用及其与操作员工作环境的集成，以及（iv）开发了负荷观察和管理概念。有一些测量分析的例子，并讨论了验证的概念。本文主要讨论操作员，特别是飞行员和空中交通管制员（ATCO）。
基于传感器集成的起落架监控
5. 需求分析_________________________________________________ 18 5.1. 唯一标识 _________________________________________________ 18 5.2. 传感器数据 _____________________________________________________ 18 5.3. 系统和网络 _____________________________________________ 22 5.3.1. 数据存储要求 ______________________________________ 22 5.3.2. 传感器数据处理 ________________________________________ 22 5.3.3. 数据检索 __________________________________________________ 22 5.3.4. 数据通信_____________________________________________ 23 5.3.5. 电源管理 _____________________________________________ 23 5.3.6. 系统可扩展性 _____________________________________________ 23 5.3.7. 系统耐用性 _____________________________________________ 23 5.3.8. 安全问题 _______________________________________________ 23 5.4. 环境限制 ____________________________________________ 24 5.5.解决方案选择标准 ______________________________________________________ 25