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。
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时,包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论(包括减轻负担的建议)发送至国防部华盛顿总部服务处信息运营和报告局 (0704-0188),1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意,尽管法律有任何其他规定,但如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号,则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。1. 报告日期(日-月-年)11-10-2022
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时,包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将有关此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论(包括减轻负担的建议)发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188),1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意,尽管法律有任何其他规定,但如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号,则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。1.报告日期 (DD-MM-YYYY) 2022-11-10 2.报告类型 技术报告 3.涵盖日期 (从 - 到) 2020 年 3 月 - 2022 年 10 月
在本研究中,我们研究了飞机飞行员在模拟起飞过程中的认知负荷。我们提出了一个概念验证设置环境,用于在模拟器中收集 A320 起飞期间的心率、瞳孔扩张和大脑认知负荷数据。在实验期间,我们收集了 13 名飞行员的 136 次起飞,时间序列数据超过 9 小时。此外,本文研究了此类练习期间心率、瞳孔扩张和认知负荷之间的相关性,发现在关键时刻(例如发动机故障)认知负荷的激增会增加飞行员的心率和瞳孔扩张。结果表明,起飞过程中的关键时刻会增加飞行员的认知负荷。接下来,我们使用 stacked-LSTM 模型来预测未来 5 秒的认知负荷。该模型能够产生准确的预测。
摘要:为了提高生产率或预防事故,人们迫切需要一种技术来估计人类在某些活动期间的心理负荷。大多数研究都集中于单一的生理感知方式,并使用单变量方法来分析多通道脑电图 (EEG) 数据。本文提出了一个新框架,该框架依赖于混合脑电图 - 功能性近红外光谱 (EEG-fNIRS) 的特征,并由机器学习特征支持,以处理多级心理负荷分类。此外,我们建议在三个频段的时间和频域中使用双变量功能性大脑连接 (FBC) 特征,而不是常用的用于脑电图记录的单变量功率谱密度 (PSD):delta (0.5-4 Hz)、theta (4-7 Hz) 和 alpha (8-15 Hz)。借助 fNIRS 氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白 (HbO 和 HbR) 指标,FBC 技术显著提高了分类性能,使用公共数据集对 0-back 与 2-back 的准确率为 77%,对 0-back 与 3-back 的准确率为 83%。此外,地形和热图可视化表明,EEG 和 fNIRS 的区分区域在 0-back、2-back 和 3-back 测试结果之间存在差异。确定 EEG 和 fNIRS 区分心理工作量的最佳区域是不同的。具体而言,后区在 alpha 波段的后中线枕叶 (POz) EEG 中表现最佳,而 fNIRS 在右额叶区域 (AF8) 中具有优势。
预算年份 项目编号 项目名称 地点 AQ 工具 设计等级 项目金额 RFP 计划奖励 2023 1603F 单身士兵宿舍维修,建筑 M450 北卡罗来纳州勒琼营 MAC - SB 设计投标建造 $5M - $10M 3/7/22(A) 1/15/23
pj , g , y pp yy ,请访问 www.SAM.gov。位置可能不反映项目的实际物理位置。项目概要发布后,请在其中确认项目位置。设计代理,IH = NAVFAC PACIFIC 和 AE = 建筑师/工程顾问免责声明:此处包含的信息不能保证政府针对当前或未来要求的行动方针。所提供的信息反映了当前政府的意图;但可能会发生变化。发布的招标书(如果发布)是确定政府实际要求时应依赖的唯一文件。
pj , g , y pp yy ,请访问 www.SAM.gov。位置可能不反映项目的实际物理位置。项目概要发布后,请在其中确认项目位置。设计代理,IH = NAVFAC PACIFIC 和 AE = 建筑师/工程顾问免责声明:此处包含的信息不能保证政府针对当前或未来要求的行动方针。所提供的信息反映了当前政府的意图;但可能会发生变化。发布的招标书(如果发布)是确定政府实际要求时应依赖的唯一文件。
摘要 目的——空中交通管制员 (ATCO) 在安全、有序和高效的空中交通管理中发挥着重要作用。为了提高安全性,了解允许 ATCO 安全有效地履行职责的工作量阈值将大有裨益。本文旨在介绍模拟平台的开发,以便能够验证基于神经生理因素的情感认知绩效方法,该方法应用于 ATCO,以确定上述阈值。 设计/方法/方法——解释了设置模拟平台所遵循的过程,特别强调了练习程序的设计。还解释了旨在获取有关 ATCO 行为的更多信息以及如何评估其工作量的工具。 结果——为了建立所需的方法,设计了一系列练习进行模拟。本文描述了项目开发框架并以初步结果为参考对其进行了验证。框架的验证为进一步研究以扩展初步结果提供了依据。研究限制/含义——本文仅描述了项目的第一部分,即问题的定义和提出可行的解决方案的方法。进一步的工作将集中在执行模拟程序,然后根据