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利用高级网络安全分析来增强零信任
在一个网络威胁越来越复杂且持久的时代，基于传统的外围安全模型不再足以保护组织资产。这种范式转移加速了零信任体系结构（ZTA）的采用，该构造（ZTA）是根据“ Never Trust，始终验证”原则运行的。但是，ZTA的功效在很大程度上依赖于连续监测，动态威胁检测和自适应响应机制。本文探讨了如何利用高级网络安全分析来加强自适应安全框架内的ZTA，从而确保积极主动，实时保护不断发展的威胁。通过整合机器学习（ML），人工智能（AI）和行为分析，组织可以增强威胁检测过程的粒度和精确度，从而实现对异常活动和潜在违规的实时识别。这些高级分析有助于上下文感知的决策，从而根据用户行为，设备健康和网络活动进行动态策略调整。此外，这项研究研究了如何将预测分析和自动化事件响应能力嵌入自适应安全系统中，以最大程度地减少人类干预，减少响应时间并限制攻击表面。通过案例研究和经验数据分析，本文证明了在不同部门中网络安全分析的实际实施，强调了与在复杂的IT环境中扩展这些技术相关的益处和挑战。最终，这项研究强调了数据驱动的见解在强化零信托原则方面的关键作用，为寻求建立能够承受现代网络威胁的能够建立弹性，适应性安全的基础设施的组织提供了路线图。
带基于激光仪融合的自动无人机...
无人机已成为执行航空任务的变革性工具，这些工具曾经对载人飞机有挑战，提供了可观的安全福利，经济优势和环境增长。本文介绍了一种创新的方法，用于针对智能导航应用程序量身定制的自动驾驶无人机的设计和分析，这是受激光相机技术与GNSS（全球导航卫星系统）集成的融合的基础的。这项研究中的无人机是四轮驱动器，配备了DYS DYS D2836-6 1500KV电动机和30A BLDC ESC进行控制。它的电源是橙色的5200mAh 4s Lipo电池，可提供效率和寿命。无人机的核心位于基于ARM Cortex M4的控制器，该控制器精心策划了其自动飞行。它表现出较大的操作高度范围，保持恒定高度在地面高度5到20米之间，同时达到每秒2米的最高速度。这项研究的核心创新在于LiDAR-CAMERA融合技术的整合。利用rplidar，其范围为180米，显着点云密度为每平方米1000点，该无人机具有前所未有的精度来感知其周围环境。随附的摄像头具有高分辨率1920 x 1080像素传感器，具有360度水平和180度垂直视野的视野，促进了全面的视觉数据采集。对于对象识别和跟踪，无人机采用Yolov4算法进行实时识别，并利用Kalman过滤器进行精确的对象跟踪。计算机视觉中的这些进步对无人机的自主导航功能产生了重大贡献。无人机的导航能力与APM2.5 NEO-M8N GNSS接收器相辅相成，以确保精确的地理空间定位。
使用人工智能和深...
1助理教授，234助理教授，印度卡纳塔克邦，卡纳塔克邦，贝达尔，贝拉加维，贝拉加维，卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦的班纳塔克邦的Guru Nanak Dev工程学院计算机科学与工程系，印度，印度摘要，通过有效的武器检测是现代安全系统中的重要武器探索。本研究使用Yolov8深学习模型介绍了AI驱动的武器检测系统。该系统在Roboflow武器检测数据集上进行了训练，以在实时视频提要或图像中准确识别和分类武器。通过利用先进的计算机视觉技术，该模型可以增强监视功能，减少响应时间并改善高风险环境中的安全措施。实验评估证明了高准确性和效率，这使该系统成为公共空间中自动化威胁检测的可靠解决方案。关键字：武器检测，人工智能（AI），深度学习（DL），Yolov8，监视系统，实时检测I.引言随着公共场所的越来越多的安全问题，实时武器检测已成为至关重要的必要性。传统的监视系统在很大程度上依赖手动监测，这容易受人为错误和效率低下。人工智能（AI）和深度学习（DL）纳入安全应用程序的整合已显着增强了自动化威胁检测，从而更快，更准确地识别了潜在风险。本研究重点是使用最新的对象检测算法Yolov8模型实施AI驱动的武器检测系统。通过利用Roboflow的深度学习技术和策划的数据集，该系统旨在实时从视频供稿或图像中实时识别武器。基于AI的武器检测AI驱动武器检测系统的重要性提供了几个关键优势：
AI-ML训练有素的对象识别系统开发使用Google Tochable Machine
摘要 - 对象识别是计算机视觉和人工智能中的至关重要的任务，因为它在许多应用中起着至关重要的作用，例如自动驾驶汽车，监视系统和机器人技术。在本文中，我们使用Google Tochable Machine介绍了AI训练的对象识别的概述。Google Thotable Machine是一个基于Web的平台，允许用户在无需任何编码或编程技能的情况下训练机器学习模型。我们探讨了使用Google Tochable Machine培训对象识别模型所涉及的步骤，并在现实世界数据集上评估模型的性能。我们的结果表明，Google Tochable Machine是一种功能强大且用户友好的工具，用于培训准确性高的对象识别模型。这项研究重点是使用Google Thockable Machine通过数据科学方法增强的AI-ML训练有素的对象识别系统的开发。目的是创建一个能够实时识别和分类各种对象的强大而有效的系统。利用Google Tochable Machine的用户友好界面，该系统接受了不同的数据集培训，并结合了高级机器学习算法和数据预处理技术。此方法可确保对象识别任务的高精度和可靠性。数据科学原则的整合允许对培训数据进行彻底分析和优化，从而提高系统的性能和适应性。最终的系统在安全，自动化和增强现实等领域的应用中显示出很大的潜力，在解决复杂的识别问题方面展示了AI，机器学习和数据科学之间的协同作用。索引术语 - AI-ML，对象识别，Google可教学机器，数据科学，机器学习，数据预处理，实时分类，培训数据，算法优化，对象识别，自动化，安全应用程序，增强现实现实，系统开发，系统开发，数据分析，数据分析。
ERASER：面向容错量子计算的自适应泄漏抑制
量子纠错 (QEC) 代码可以通过使用冗余物理量子位编码容错逻辑量子位并使用奇偶校验检测错误来容忍硬件错误。当量子位离开其计算基础并进入更高能量状态时，量子系统中会发生泄漏错误。这些错误严重限制了 QEC 的性能，原因有两个。首先，它们会导致错误的奇偶校验，从而混淆对错误的准确检测。其次，泄漏会扩散到其他量子位，并随着时间的推移为更多错误创造途径。先前的研究通过使用修改 QEC 代码奇偶校验电路的泄漏减少电路 (LRC) 来容忍泄漏错误。不幸的是，在整个程序中始终天真地使用 LRC 并不是最优的，因为 LRC 会产生额外的两量子位操作，这些操作 (1) 促进泄漏传输，并且 (2) 成为新的错误源。理想情况下，只有在发生泄漏时才应使用 LRC，以便同时最小化泄漏和额外 LRC 操作产生的错误。然而，实时识别泄漏错误具有挑战性。为了能够稳健而高效地使用 LRC，我们提出了 ERASER，它推测可能已泄漏的量子比特子集，并且仅对这些量子比特使用 LRC。我们的研究表明，大多数泄漏错误通常会影响奇偶校验。我们利用这一见解，通过分析失败的奇偶校验中的模式来识别泄漏的量子比特。我们提出了 ERASER+M，它通过使用可以将量子比特分类为 | 0 ⟩ 、 | 1 ⟩ 和 | 𝐿 ⟩ 状态的量子比特测量协议更准确地检测泄漏来增强 ERASER。与始终使用 LRC 相比，ERASER 和 ERASER+M 分别将逻辑错误率提高了多达 4.3 × 和 23 ×。
与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异
NSK101考试名称：Netskope认证的云安全...
A.身份生命周期管理B. SMTP的数据损失预防C.云安全性姿势管理D.端点反污染E.威胁保护答案答案：BCE说明：Netskope Cloud Platform提供的三个安全控制。云安全姿势管理是一项服务，可为风险，威胁和合规性问题提供持续评估和修复公共云部署。NetSkope CSPM利用云服务提供商（例如AWS，Azure和GCP）可用的API来扫描云基础架构是否具有错误的配置，例如不安全的权限，开放端口，未键入的数据等。Netskope CSPM还提供可以定制的安全姿势策略，配置文件和规则，以符合组织或行业的安全标准和最佳实践。威胁保护是检测和阻止恶意软件，勒索软件，网络钓鱼以及其他可能损害云数据或用户的网络威胁的能力。NetSkope威胁保护使用高级技术，例如机器学习，沙箱，威胁智能和行为分析，以实时识别和防止恶意活动。NetSkope威胁保护还与第三方解决方案（例如防病毒发动机，防火墙，暹粒等）集成在一起，以在整个云和网络上提供全面的防御。SMTP的数据损失预防是一项功能，可保护您通过电子邮件发送或接收的敏感数据。SMTP的Netskope DLP还可以支持不同用户组的多个电子邮件域和路由规则。用于SMTP的Netskope DLP可以扫描电子邮件和附件，以了解预定义或自定义数据模式，例如信用卡号，社会保险号，健康记录等，并根据DLP策略采用适当的操作，例如块，隔离，加密，通知等。问题2您想将带外的API连接到经过批准的Microsoft 365 OneDrive中，以查找敏感内容，近乎实时的策略控制和隔离恶意软件。在这种情况下，您将使用NetSkope平台中哪个主要功能将应用程序连接到Netskope？
LILLIPUT：用于近期量子纠错的轻量级低延迟查找表解码器
量子设备的错误率比运行大多数量子应用程序所需的错误率高出几个数量级。为了弥补这一差距，量子纠错 (QEC) 对逻辑量子位进行编码并使用多个物理量子位分发信息。通过定期对逻辑量子位执行综合征提取电路，可以在运行程序时提取有关错误（称为综合征）的信息。解码器使用这些综合征来实时识别和纠正错误，这对于防止错误累积是必要的。不幸的是，软件解码器速度很慢，而硬件解码器速度快但准确性较低。因此，到目前为止，几乎所有的 QEC 研究都依赖于离线解码。为了在近期的 QEC 中实现实时解码，我们提出了 LILLIPUT——一种轻量级低延迟查找表解码器。LILLIPUT 由两部分组成——首先，它将综合征转换为错误检测事件，这些事件被索引到查找表 (LUT) 中，其条目实时提供错误信息。其次，它通过离线运行软件解码器，对 LUT 进行错误分配编程，以应对所有可能的错误事件。LILLIPUT 可以容忍量子硬件中任何操作的错误，包括门和测量，并且可容忍的错误数量随着代码大小而增加。LILLIPUT 在现成的 FPGA 上使用的逻辑不到 7%，因此可以实际采用，因为 FPGA 已经用于设计现有系统中的控制和读出电路。LIL-LIPUT 的延迟只有几纳秒，可以实现实时解码。我们还提出了压缩 LUT (CLUT) 来减少 LILLIPUT 所需的内存。通过利用并非所有错误事件都同样可能的事实，并且只存储最可能的错误事件的数据，CLUT 将所需内存减少了多达 107 倍（从 148 MB 减少到 1.38 MB），而不会降低准确性。
使用增强
doi no：10.36713/epra16515抽象有效交流是人类互动的基石，促进了社会的凝聚力和发展。在整个历史上，沟通从原始图纸演变为复杂的语言，塑造了我们社会的结构。然而，在这种进步中，有言语和听力障碍的人通常在交流中面临重大挑战。尽管构成了少数族裔，但他们的需求至关重要，不得忽略。认识到语言分类为口头和非语言形式，很明显，非语言语言起着至关重要的作用，尤其是对于有听力和语音障碍的人（IWSHI）（IWSHI）。这些人依靠非语言交流方法与周围的世界互动，但是由于缺乏理解和可及性，他们经常面临障碍。为了应对这一挑战，HSLR应用程序是一种变革性工具，使IWSHI能够自信地进行交流。利用诸如增强现实（AR）和机器学习（ML）之类的技术，我们的应用程序促进了对手势的实时识别，为无缝通信提供了瞬时的翻译。此外，AR技术的集成增强了用户体验，提供了沉浸式和交互式的标志性通信平台。由于我们提供的足够的数据集，实时使用的MediaPipe模型在识别手语方面具有很高的精度。关键词：手语言识别（HSLR），增强现实（AR），机器学习（ML），美国手语（ASL），计算机视觉，MediaPipe 1。引入言语和听力障碍的人遇到了相当大的互动障碍，尤其是那些不认识指示语言或动作的障碍。缺乏理解通常会给可靠的沟通带来障碍，从而防止社会融合和参与。创建一个选项，以帮助IWSHI与没有听力问题的人之间的平稳互动，这是一个很大的困难。对这一直接要求的反应，使用AR-ML（HSLR）工作是为了克服这些相互作用的障碍而产生的努力。
NSK101考试名称：Netskope认证的云安全...
A.身份生命周期管理B. SMTP的数据损失预防C.云安全性姿势管理D.端点反污染E.威胁保护答案答案：BCE说明：Netskope Cloud Platform提供的三个安全控制。云安全姿势管理是一项服务，可为风险，威胁和合规性问题提供持续评估和修复公共云部署。NetSkope CSPM利用云服务提供商（例如AWS，Azure和GCP）可用的API来扫描云基础架构是否具有错误的配置，例如不安全的权限，开放端口，未键入的数据等。Netskope CSPM还提供可以定制的安全姿势策略，配置文件和规则，以符合组织或行业的安全标准和最佳实践。威胁保护是检测和阻止恶意软件，勒索软件，网络钓鱼以及其他可能损害云数据或用户的网络威胁的能力。NetSkope威胁保护使用高级技术，例如机器学习，沙箱，威胁智能和行为分析，以实时识别和防止恶意活动。NetSkope威胁保护还与第三方解决方案（例如防病毒发动机，防火墙，暹粒等）集成在一起，以在整个云和网络上提供全面的防御。SMTP的数据损失预防是一项功能，可保护您通过电子邮件发送或接收的敏感数据。SMTP的Netskope DLP还可以支持不同用户组的多个电子邮件域和路由规则。用于SMTP的Netskope DLP可以扫描电子邮件和附件，以了解预定义或自定义数据模式，例如信用卡号，社会保险号，健康记录等，并根据DLP策略采用适当的操作，例如块，隔离，加密，通知等。问题2您想将带外的API连接到经过批准的Microsoft 365 OneDrive中，以查找敏感内容，近乎实时的策略控制和隔离恶意软件。在这种情况下，您将使用NetSkope平台中哪个主要功能将应用程序连接到Netskope？