XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System应用层
并发和抽象模型：过去、现在和……
A. 互联网 互联网的发展可以说是过去 60 年中最重大的工程成就，如今它将数十亿人彼此连接在一起，并将他们与数十亿台设备连接在一起，能够快速交换不同格式的数字信息。互联网建立在 19 世纪初电报的基础之上。如此复杂的系统，不断被修改和添加，被如此多的人用于关键服务，怎么会表现得如此出色？互联网协议套件 [3] 是其主要构建模块之一，它将互联网抽象为四层。从下往上，这些层称为链路层、网络层、传输层和应用层。每一层都提供连接机器和人的服务。特定层的服务被上一层的服务使用，反过来也使用下一层的服务。
揭露网络流量中的隐藏威胁
与应用相关的元数据提取进行深度数据包检查。应用程序元数据智能（AMI）扩展了从Gigamon应用程序可视化和过滤得出的应用层可见性，并支持获取应用程序行为的全面方法。它提供了有关东西方流量的宝贵信息，而无需捕获整个数据包。元数据提取有助于减少正在处理的数据量，从而使其更容易进行分析。它包含诸如源和目标IP地址，端口，协议，时间戳以及威胁检测和调查中使用的其他相关上下文信息之类的属性。Gigamon AMI支持近7,000个协议，应用程序，用户行为和L4 – L7属性，这些属性涉及超过4,000个标准和自定义应用程序。
人工智能生成内容对元宇宙新数字经济发展的机遇与挑战
摘要。元宇宙是数字经济发展的新兴产业，亟待技术创新突破，推动新一轮发展。以ChatGPT为代表的AIGC技术具有渗透性、扩散性和颠覆性，以符合人类逻辑思维和习惯的人机交互方式，为元宇宙发展提供了新的内容供给范式。元宇宙将在基础层、关键技术层、应用层等获得新一轮发展动力，带动新型业务快速发展；同时，沉浸式的人机交互将放大AIGC这把双刃剑的负面影响，带来更复杂、更棘手的行业监管、技术伦理等治理问题。总之，发展并非一朝一夕，需要长期研究核心技术，围绕大算力快速构建新型基础设施，协同发展支撑安全可控治理体系。
身份管理高级设计
第 1 章。高级设计概述 .............................3 1.1 了解系统架构。..........................4 1.1.1 逻辑组件架构 ..............................4 1.1.2 Web 用户界面层 .......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....5 1.1.3 应用层。................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.1.4 服务层。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.1.5 LDAP 目录。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.1.6 数据库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.1.7 资源连通性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.2 应用程序编程接口 (API) 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.2.1 应用程序 API 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.2.2 身份验证 API。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 1.2.3 数据服务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.2.4 日志记录。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 1.2.5 邮件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 1.2.6 政策。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 1.2.7 密码规则 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 1.2.8 远程服务.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 1.2.9 工作流程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 1.2.10 FESI 扩展。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 1.3 工作流程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 1.3.1 脚本节点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。56 1.3.2 工作流程扩展。。。。。。。。。。。。。。。。。。。......................56 1.4 自定义服务提供商 ......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。........57 1.5 自定义报告。............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58 1.6 结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58
航空和航天领域的 CAN
CAN 还用于飞行模拟器，用于娱乐或训练目的。这些系统尽可能真实地再现了飞机驾驶舱。传统的飞行模拟器架构使用多台个人计算机和点对点连接将驾驶舱设备与模拟软件连接起来。2017 年，在第 16 届国际 CAN 会议 (iCC) 上，自动化协会 (CiA) 发表了一篇 CAN 论文，介绍了基于 CAN 的 A320 飞行模拟器模块的开发。录制的演示可以在此处观看。所使用的应用层基于上面提到的 CANaerospace，并为用户提供了请求设备识别、更改节点 ID、配置某些模块和自动配置比特率的能力。第 16 届 iCC 的另一篇论文介绍了航空领域的 CAN FD。可以在此处观看。国际 CAN 大会是展示 CAN 发展成果的平台。多年来，来自世界各地和最多样化应用领域的专家都聚集在这一国际盛会上。
白皮书5G移动网络 - 审查技术能力和商业化挑战
如图5所示，5G网络核心的确还由服务中涉及的其他节点，具体取决于服务要求，例如•UDM（用户数据管理，请参见3GPP TS 29.503）管理访问授权，用户注册和数据网络配置文件。•UDR（用户数据存储库，请参见3GPP TS 29.504）是一个融合的数据库，该数据库存储和管理订户数据和网络服务配置。•PCF（策略控制功能，请参见3GPP TS 29.514）负责会话级别的策略和控制管理，并在此定义不同网络切片的策略。•在3GPP TS 29.522中描述的NEF公开了不同的3GPP网络功能事件和功能，例如应用功能（AF）和Edge Computing。•3GPP TS 29.517中描述的AF揭露了与5G网络功能（NF）和网络资源交互的应用层，并允许NF服务消费者根据其需求订阅和取消订阅不同的应用程序事件。
攻击和防御 DNP3 ICS/SCADA 系统
摘要 — 智能系统在工业领域的贡献是不可否认的。自动化、监督、远程控制和故障减少是新技术提供的各种优势中的一部分。分布式网络协议 3 (DNP3) 是一种多层应用层协议，在工业环境（特别是智能电网）中具有很高的实用性。值得注意的是，考虑到其应用领域中发生的高度关键操作，多种工业协议的设计并不像预期的那样安全。在本文中，我们探讨了 DNP3 的内部设计漏洞，并继续实施发现的攻击，并通过 8 种 DNP3 攻击场景进行了演示。最后，我们设计并演示了一个基于深度神经网络 (DNN) 的多模型入侵检测系统 (IDS)，使用我们的实验网络流网络攻击数据集进行训练，并将我们的解决方案与用于分类的多种机器学习算法进行了比较。我们的解决方案在 DNP3 网络攻击分类方面表现出很高的效率，准确率达到 99.0%。索引术语 — 网络攻击、DNP3、ICS、入侵检测、SCADA
智能建筑的节能无线传感器网络
摘要：无线传感器网络 (WSN) 的设计需要满足几个设计要求。其中最重要的就是优化电池寿命，这与传感器寿命紧密相关。终端用户通常避免更换传感器的电池，尤其是在智能农业和智能建筑等大规模部署场景中。为了优化电池寿命，无线传感器设计人员需要描绘和优化传感器分层架构不同级别的活动组件，主要是 (1) 在应用层生成和处理的数据集数量、(2) 操作系统 (OS) 的大小和架构、(3) 网络层协议，以及 (4) 电子元件的架构和工作循环技术。本文回顾了不同的相关技术，并研究了它们如何在传感器架构的每一层（例如硬件、操作系统、应用程序和网络层）优化能耗。本文旨在让研究人员在设计 WSN 节点时意识到各种优化机会。据我们所知，文献中还没有其他研究在智能节能建筑（SEEB）的背景下对 WSN 的能量优化进行回顾，也没有从前面列出的四个角度来帮助设计和实施用于 SEEB 的最佳 WSN。
针对社交的人机混合智能调查......
摘要 随着现代计算技术和社会科学的发展，社会计算的理论研究和实际应用不断延伸，特别是随着人工智能的兴起，社会计算受到人工智能的显著影响。然而，传统的人工智能技术在处理更复杂、更动态的问题时存在不足，而人-人工智能混合智能（H-AI）可以弥补这种不足，它将人类智能与人工智能融为一体，形成一种新的增强智能，在处理社会问题上展现出人工智能无法超越的优势。本文首先介绍了H-AI的概念，认为人工智能是H-AI过渡阶段的智能，因此对人工智能在社会计算中的最新研究进展进行了综述。其次，总结了人工智能在社会计算中面临的典型挑战，并为引入H-AI解决这些挑战提供了可能。最后，本文提出了结合H-AI的社会计算整体框架，该框架由对象层、基础层、分析层和应用层四层组成。这表明H-AI在解决社会问题方面比AI具有显著的优势。