XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System客户端
提供评估套件和软件评估版本的列表
基本支持的功能和协议 IPv4 / IPv6 / Wifi 支持 / ACD / AutoIP / ARP / CoAP 客户端/服务器 / DHCP 客户端 / DHCP 服务器 / FTP 客户端 / FTP 服务器 / ICMP / 环回设备 / 多播 / MQTT 客户端 / NetBIOS 名称服务 / PPP/PPPoE / RAW 套接字 / SMTP 客户端 / SNMP 代理 / SNTP 客户端 / TCP / UDP / UPnP / VLAN / WebSocket / Web 服务器
NVIDIA DOCA Allreduce 应用程序指南
allreduce 实现分为两种不同类型的进程：客户端和守护进程。客户端负责分配填充数据的向量，并通过向其守护进程发送带有向量的请求来启动 allreduce 操作。守护进程负责从所有连接的客户端和守护进程收集向量，在所有接收到的缓冲区上应用选定的运算符，然后将简化的结果向量分散回客户端。
指南 - 客户和订单标识符
■当订单用于参与者的帐户时，短代码字段必须空白。■当订单源自另一个参与者的帐户时，必须将短代码字段留为空白。■当订单源自另一个参与者的账户或代表直接客户端或其任何后续客户端的帐户时，必须在短时代码字段中输入订单的参与者的客户端标识符。■任何一个直接客户端一次分配了一个以上的简短代码。■可以根据参与者酌情更改分配给直接客户端的简短代码。任何简短代码分配的更改都必须报告给该部门。根据这些准则的第2节进一步描述了报告要求。■以前已将其分配给直接客户端的不活动短代码可以将其重新分配给其他直接客户端。任何简短代码分配的更改都必须报告给该部门。根据这些准则的第2节进一步描述了报告要求。
AI 自适应 POW：用于 DDoS 防御的 AI 辅助工作量证明 (POW) 框架
在客户端-服务器架构中，负载均衡器负责验证和分配各个服务器实例之间的传入客户端请求。这可以防止单个服务器实例不堪重负。客户端通过发起请求开始交互。成功建立连接后，负载均衡器将请求放在服务器队列上。假设服务器的队列大小是有限的，大量恶意流量可能会耗尽此队列，使其无法处理真正的客户端请求。在本文的范围内，我们重新讨论了容量密集型分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。在这里，对手假装是真正的客户端，从而消耗大量服务器资源，并且几乎没有资源留给真正的客户端。一种可能的防御策略是强制所有连接的客户端在初始客户端-服务器连接建立阶段解决工作量证明计算难题。通用工作量证明 (POW) 框架由难题生成器、难题解答器和难题验证器组成。谜题生成器将谜题发送给解算器，解算器解开谜题并将解决方案发送给验证器。这些谜题的难度级别不同，即每个谜题需要不同数量的计算资源才能解决。解决谜题的任务会在交互过程中引入延迟，并且此延迟时间与谜题难度成正比。在本文中，我们使用 Java 编程语言 AI Adaptive POW 构建了一个基于 POW 的 DDoS 防御框架。该框架由人工智能 (AI) 协助，通过分配适当的 POW 谜题自适应地减慢对抗流量，从而在持续的 DDoS 攻击期间提高服务器的可用性。我们的 AI Adaptive POW 框架利用声誉分数来指导决定每个客户端应该解决多难的谜题。声誉分数是一种启发式方法，可指导系统区分真实客户端和恶意客户端。此启发式方法是使用检查传入客户端请求特征的 AI 算法计算的。
在联邦学习系统中实现安全性和隐私性
联邦学习 (FL) 允许服务器跨多个分散的客户端学习机器学习 (ML) 模型，这些客户端私密地存储自己的训练数据。与集中式 ML 方法相比，FL 将计算保存到服务器，并且不需要客户端将其私有数据外包给服务器。然而，FL 并非没有问题。一方面，客户端在每个训练阶段发送的模型更新可能会泄露有关客户端私有数据的信息。另一方面，服务器学习到的模型可能会受到恶意客户端的攻击；这些安全攻击可能会毒害模型或阻止其收敛。在本文中，我们首先研究针对 FL 的安全和隐私攻击，并严格调查文献中提出的缓解每种攻击的解决方案。之后，我们讨论了同时实现安全和隐私保护的难度。最后，我们概述了解决这个悬而未决的问题并同时实现安全和隐私的方法。
卡瓦佐斯堡警报！大规模警告和通知系统……
2 关联 – 添加到“创建客户端”页面的关联授予管理客户端、组、其他用户和模板的权限，并允许 Web 界面用户（在关联内）向客户端发送警报。关联部分包含四个部分：添加军事位置指挥结构、地址和
零信任分支连接与Zscaler分支连接器
通常，您通过ZIA或ZPA发送大多数流量进行检查和处理。如果您管理了运行Zscaler客户端连接器的设备，则应绕过分支连接器上的DTLS隧道。Zscaler客户端连接器在不在您的一个已建立网络之一上时，为每个设备构建了自己的隧道和ZPA。让这些客户端设备直接连接到Zscaler云使您可以保留用户身份验证和设备姿势。它为那些未安装Zscaler客户端连接器的应用程序和设备保存了分支连接器隧道带宽。
数字签名，证书，TLS和侧渠道攻击
tls从握手开始。让我们看一下握手的1.3版。客户端发送了一条Hello消息，其中包含其支持的密码。这包括可以处理的加密密码，签名算法和消息身份验证类型。在1.3版中，密钥交换始终是椭圆曲线diffie-hellman，客户端Hello消息将包含客户端的公共价值（我们在早期注释中称为A）。回复时，服务器发送了自己的Hello消息。这包含其对Diffie-Hellman的公共价值（早期注释中的B值）。服务器查看客户端发送的密码列表，选择它也支持的最强的密码，并在Hello消息中发送其选择。服务器目前还介绍其证书，客户端然后对其进行验证。
用于移动边缘计算任务卸载的组合客户端-主多智能体深度强化学习
最近，执行计算密集型任务的移动应用程序激增，例如视频流、数据挖掘、虚拟现实、增强现实、图像处理、视频处理、人脸识别和在线游戏。然而，平板电脑和智能手机等用户设备 (UD) 执行任务计算需求的能力有限。移动边缘计算 (MEC) 已成为一种有前途的技术，可以满足 UD 日益增长的计算需求。MEC 中的任务卸载是一种通过在 UD 和 MEC 服务器之间分配任务来满足 UD 需求的策略。深度强化学习 (DRL) 在任务卸载问题中越来越受到关注，因为它可以适应动态变化并最大限度地降低在线计算复杂度。然而，UD 和 MEC 服务器上各种类型的连续和离散资源限制对设计高效的基于 DRL 的任务卸载策略提出了挑战。现有的基于 DRL 的任务卸载算法侧重于 UD 的约束，假设服务器上有足够的存储资源。此外，现有的基于多智能体 DRL（MADRL）的任务卸载算法是同质智能体，并将同质约束视为其奖励函数中的惩罚。我们提出了一种新颖的组合客户端-主 MADRL（CCM_MADRL）算法，用于 MEC 中的任务卸载（CCM_MADRL_MEC），该算法使 UD 能够决定其资源需求，并让服务器根据 UD 的需求做出组合决策。CCM_MADRL_MEC 是任务卸载中第一个除了考虑 UD 中的约束之外还考虑服务器存储容量的 MADRL。通过利用组合动作选择，CCM_MADRL_MEC 表现出优于现有 MADDPG 和启发式算法的收敛性。