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tess数据发行说明： - 扇区31，DR47
这些数据发布说明提供了有关从过渡系外行星调查卫星（TESS）处理和导出数据的信息。此数据发布中包含的数据产品包括全帧图像（FFIS），目标像素文件，光曲线文件，侧支像素文件，进行抛弃基础向量（CBVS）和数据验证（DV）报告，时间序列，时间序列以及关联的XML -FILES。这些数据产品是由苔丝科学加工操作中心（SPOC，Jenkins等人，2016年）在NASA AMES研究中心，由TESS Instrument收集的数据，该数据由马萨诸塞州理工学院（MIT）的TESS有效载荷运营中心（POC）管理。这些数据产品的格式和内容记录在科学数据产品描述文档（SDPDD）1中。SPOC科学算法主要基于开普勒任务科学管道的算法，并在开普勒数据处理手册（Jenkins，2020年）中进行了描述。2 Twicken等人记录了数据验证算法。（2018）和Li等。 （2019）。 苔丝仪器手册（Vanderspek等人 ，2018年）包含有关苔丝仪器设计，检测器布局，数据属性和任务操作的更多信息。 TESS任务由NASA科学任务局资助。（2018）和Li等。（2019）。苔丝仪器手册（Vanderspek等人，2018年）包含有关苔丝仪器设计，检测器布局，数据属性和任务操作的更多信息。TESS任务由NASA科学任务局资助。
![arxiv：2401.16951v1 [cond-mat.mtrl-sci] 2024年1月30日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ac976b75fbfc6fb0537e43bd89309e7daeef3e75.webp)
arxiv：2401.16951v1 [cond-mat.mtrl-sci] 2024年1月30日
摘要 - LARGE语言模型（LLM）被认为具有自动化安全任务的有希望的潜力，例如在安全操作中心（SOCS）中发现的任务。作为评估这种感知潜力的第一步，我们调查了LLM在软件pentesting中的使用，其中主要任务是自动识别源代码中的软件安全漏洞。我们假设基于LLM的AI代理可以随着时间的推移而改进，因为人类操作员与之互动，可以为特定的安全任务进行特定的安全任务。可以通过第一个步骤来通过工程提示根据产生的响应提示为LLM提供的第一个步骤，以包括相关的上下文和结构，以便模型提供更准确的结果。如果经过精心设计的提示在当前任务上产生更好的结果，也会为未来的未知任务产生更好的结果，则此类工程工作将变得可持续。为了审查这一假设，我们利用OWASP基准项目1.2，其中包含2,740个手工制作的源代码测试案例，其中包含各种类型的漏洞。我们将测试用例分为培训和测试数据，在该数据中，我们根据培训数据（仅）来设计提示，并在测试数据上评估最终系统。我们将AI代理在测试数据上的性能与没有及时工程的代理商的性能进行了比较。我们还将AI代理的结果与Sonarqube的结果进行了比较，Sonarqube是一种用于安全测试的静态代码分析器。结果表明，使用LLMS是一种可行的方法，用于构建用于填充软件的AI代理，可以通过重复使用和及时的工程来改进。我们使用不同的现成的LLMS（Google的Gemini-Pro）以及OpenAI的GPT-3.5-Turbo和GPT-4-Turbo（带有聊天完成和Assistant Apis）构建并测试了AI代理的多个版本。
peters_strengthing美国网络安全行为文本.pdf
sec。101。简短标题。sec。102。定义。sec。103。标题44修正案。sec。104。标题40的字幕III修正案。sec。105。提高联邦事件透明度的行动。sec。106。有关FISMA更新的代理商的其他指导。sec。107。代理要求通知受内在影响影响的私营部门实体。sec。108。移动安全标准。sec。109。数据和记录保留率以进行事件响应。sec。110。CISA代理商顾问。 sec。 111。 联邦渗透测试政策。 sec。 112。 正在进行的威胁狩猎计划。 sec。 113。 编码漏洞披露计划。 sec。 114。 实现零信任体系结构。 sec。 115。 自动化报告。 sec。 116。 延长联邦采购安全委员会和软件的信息。 sec。 117。 诚信和效率破折号委员会委员会理事会。 sec。 118。 定量网络安全指标。 sec。 119。 建立基于风险的预算模型。 sec。 120。 主动网络防御研究。 sec。 121。CISA代理商顾问。sec。111。联邦渗透测试政策。sec。112。正在进行的威胁狩猎计划。sec。113。编码漏洞披露计划。sec。114。实现零信任体系结构。sec。115。自动化报告。sec。116。延长联邦采购安全委员会和软件的信息。sec。117。诚信和效率破折号委员会委员会理事会。sec。118。定量网络安全指标。sec。119。建立基于风险的预算模型。sec。120。主动网络防御研究。sec。121。安全操作中心作为服务飞行员。sec。122。首席数据官委员会的扩展。
国家基因组监测策略的优先疾病/病原体
AJ&K Azad Jammu and Kashmir AMR Antimicrobial Resistance BSL Biological Safety Level CDC Centers for Disease Control and Prevention COVID-19 Coronavirus disease 2019 DRAP Drug Regulatory Authority of Pakistan EOC Emergency Operations Center EQA External Quality Assessment GAP Gap Analysis Program GB Gilgit Baltistan GISAID Global Initiative on Sharing Avian Influenza Data GLASS Global Antimicrobial Resistance and Surveillance System HEC Higher Education Commission HIV Human Immunodeficiency Virus HR Human Resource ICT Islamabad Capital Territory IDIMS Idaho National Engineering and Environmental Laboratory Data Integration Mediation System IDSR Integrated Disease Surveillance and Response IPC Infection Prevention and Control IT Information Technology LIMS Laboratory Information Management System MB Molecular Biologist MeaNS Measles Nucleotide Surveillance RubeNS Rubella Nucleotide监视谅解局部纳入国家行动计划NCBI国家生物技术中心NCOC国家指挥与操作中心NGC国家基因组中心NGS下一代测序M/O NHSR＆C国家卫生服务部法规和协调NIBSC国家生物标准和控制NIH国家卫生机构POER SURPARACTY PLECH POER SUPERACTION NIB SUPERACTION NIBSC的NIB SCISTAN POSH POER SUPERATION NIBSR SUPERACTION NIBSR SUPERACTION PLECH POSE省级公共卫生参考实验室SARS-COV-2严重急性呼吸综合症冠状病毒2 SOP标准操作程序SWOT优势，劣势，机遇和威胁TB结核病UKHSA UKHSA UKHSA英国卫生安全机构谁世界卫生组织
加拿大蒙大拿州管道公司紧急程序手册
紧急程序手册内容初始操作流程图1清单1.1气体控制清单1.2第一响应者检查清单1.3事件命令检查清单1.4紧急操作中心清单1.4紧急情况中心清单1.5紧急边境越野清单1.6处理呼叫1.6处理呼叫1.6公共或紧急服务的呼叫公共或紧急服务的呼叫公共服务或紧急服务检查清单2. ages worter temert offorts 2.1接近或直接置于管道范围2.造成范围2.造成范围2.型号的范围2.在内部2.气体或通用事件2.5传输管道爆炸和/或破裂3表格3.1事件行动计划3.2活动日志3.3紧急响应登录表3.4 GTS的尾板形式3.4大气监视地点3.5大气监控地点3.6大气监视3.6大气监视3.7雇员越过边界登录边界日志3.8指南3.8指南3.8 GAS TUTORIAL FORGER ENDERITY of FORDORES 4 4. commention 4. comminity struction 4.越野程序4.7紧急边境越过的信件4.8气体运输关键操作时间步骤4.9庇护标准和程序4.10培训和继续教育文件4.11手持式/个人无线电说明4.12车辆安装的无线电说明4.13紧急关闭过程和示意图4.14加拿大示意图 div> div> div> div> div> div> div>
基于CBN的DMB和...
ACRONYMS ACM Access Control Matrix AI Artificial Intelligence API Application Programming Interface ATM Automated Teller Machine BOFIA Banks and Other Financial Institutions Act BYOD Bring-Your-Own-Device CCISO Certified Chief Information Security Officer CISM Certified Information Security Manager CISO Chief Information Security Officer CISSP Certified Information Systems Security Professional CSAT Cybersecurity Self-Assessment tool CSP Cloud Service Providers CTI Cyber-Threat Intelligence DDoS Distributed Denial-of-Service DLT Distributed Ledger Technology DMBs Deposit Money Banks ERM Enterprise-wide Risk Management FS-ISAC Financial Services Information Sharing and Analysis Centre IaaS Infrastructure as a Service ICAAP Internal Capital Adequacy Assessment Process IDS Intrusion Detection System IoT Internet of Things IPS Intrusion Prevention System IR Incident Response ISSC Information Security Steering Committee IT Information Technology KYC Know Your Customer MFA Multifactor Authentication ML Machine Learning NDPA Nigerian Data Protection Act NeFF Nigeria Electronic Fraud Forum NFC Near Field Communication NFIC Nigeria Financial Industry CERT NgCERT Nigeria Computer Emergency Response Team NigFinCERT Nigeria Financial Computer Emergency Response Team OSINT Open-Source Intelligence PaaS Platform as a Service PAM Privileged Access Management PoS Point of Sale PSBs Payment Service Banks PenTest Penetration Test QR Quick Response RBAC Role Based Access Control SaaS Software as a Service SDLC软件开发生命周期SFI监督金融机构SLA服务水平协议SOC安全操作中心USSD非结构化补充服务数据VPN虚拟专用网络
使用Chatgpt
深度学习模型的出现彻底改变了人工智能的领域，这是克里兹赫夫斯基等人2012年的胜利。在Imagenet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）中的模型[1] [2]。这一突破标志着深度学习在图像和语音识别以及自然语言处理等领域的主导地位。大型语言模型（LLMS）的发展，例如Chatgpt [3]，代表了自然语言处理的显着进步，到2023年，Chatgpt实现了超过1亿个全球用户群。在网络安全的动态场中，不断寻求创新的方法来增强网络防御。llms之类的Chatgpt在各种网络安全领域中发挥了作用，包括安全操作中心（SOC）和教育计划。socs在监视和应对网络事件中起着至关重要的作用，通过整合ChatGPT [4]，可以增强能力。同样，网络安全教育领域也从Chatgpt [5]促进的互动学习经验中得到了好处。但是，网络攻击中LLM的潜在滥用是人们日益关注的领域。LLM（例如ChatGpt）产生令人信服的句子，图像和程序源代码的能力为它们在信息攻击中的概述提供了途径，例如信息收集[6]，网络钓鱼[7]和恶意软件创建[8]。在对称键密码学领域中，LLM在生成密码AES，CHAM [9]和ASCON [10]的程序源代码方面表现出了希望。差异性隐式分析[11]和线性隐性分析[12]在分析对称键块密码方面一直是关键的。最近的研究利用了混合整数线性编程（MILP）和满足能力问题（SAT）来增强这些分析[13] [14] [15] [16] [17] [17] [18]。由于使用MILP或SAT的方法不仅需要密码分析的知识，而且还需要高度编程技能，因此初学者有障碍可以克服。从讨论的观点来看，很明显，Chatgpt-4有可能大大降低密码分析领域的初学者的障碍。通过简化学习曲线，
04.-CEA-FY-2025-CJ.PDF
第一部分 - 预算要求 - 使命声明，以促进国内外的公平和可持续经济增长的条件，以维持强大的经济状况，打击威胁并保护金融体系的完整性，并有效地管理美国政府的财务和资源。在财政部的安全，可靠和弹性的技术生态系统对代理商任务至关重要。虽然财政部从历史上受益于维持谦虚的公共存在，但我们在地缘政治事务中的作用和全球金融体系吸引了犯罪和国家威胁行为者的兴趣。因此，财政部必须继续进行战略投资，以减少其应用程序，平台和基础设施的运营和声誉风险，因为入侵和中断具有巨大的潜力来构成组织危害。b - 该请求的摘要2025财年总统对网络安全增强帐户（CEA）的预算要求1.5亿美元，以支持该部门的持续努力，集中于降低运营风险。该请求包括600万美元针对特定任务需求的特定特定核心投资，必须实现与财政部的企业网络安全服务集成。2025财年的请求还支持与国土安全部（DHS）网络安全和基础设施安全局（CISA）指南相关的合规工作，该指南设定了新的网络安全标准和目标。这些新指令还优先考虑基于云的安全性，安全操作中心（SOC）增强功能和安全记录。指导财政部的2025财年要求是行政命令14028（EO 14028）阐明的里程碑，改善了国家的网络安全，以及众多的管理和预算办公室（OMB）备忘录（OMB）备忘录M-23-18捍卫关键的基础设施和塑造市场力量以提高安全性和弹性。与上一年的资金一致，CEA将用作企业范围范围网络安全能力和服务的设计，开发和演变的集中式帐户。企业方法使财政部可以提高任务周围的效率，沟通，透明度和问责制。一种管理CEA投资的横切方法使该部门可以提高相关技术计划的重要性，并为国库领导，OMB和国会提供更整体的网络安全活动的有利位置。CEA内的投资继续与国家标准技术研究所（NIST）网络安全框架（CSF）保持一致。财政部还将其投资与OMB驱动的计划保持一致，以确保资金支出与具体成果之间的可追溯性。
澳大利亚的 COVID-19 初级疫苗
1. ATAGI 建议 6 个月至 5 岁以下患有严重免疫功能低下、残疾以及患有复杂和/或多种健康状况（会增加患严重 COVID-19 风险）的儿童接种 COVID-19 疫苗。2. 建议所有人在确诊感染 SARS-CoV-2 后 3 个月内推迟接种 COVID-19 疫苗。然后应尽快接种下一剂疫苗。3. 对于高风险人群（例如老年人或具有严重疾病医学风险因素的人）或在国际旅行前，可以在特定情况下缩短给药间隔。应权衡早期保护的好处与较长剂量间隔的好处，例如不良事件风险略低和保护时间更长。将推荐剂量间隔缩短至低于制造商的给药时间表可能会导致免疫反应不佳。4. 对于所有 6 个月或以上患有严重免疫功能低下并正在接受 2 剂基础疗程的人，建议接种第三剂 COVID-19 疫苗。第三剂应在第二剂疫苗接种后 2 个月开始接种。5. 已接种 3 剂辉瑞 (COMIRNATY) 6 个月至 4 岁（栗色帽）疫苗基础剂量的严重免疫功能低下儿童不需要接种第四剂基础剂量。6. 关于 Novavax（NUVAXOVID）对免疫功能低下人群的免疫原性或有效性的数据有限7. 对于前两剂接种过阿斯利康 (VAXZEVRIA) 的个人，如果没有禁忌症或使用注意事项，或者在先前接种 mRNA 疫苗后发生了严重不良反应，从而禁止继续接种 mRNA 疫苗（例如过敏反应、心肌炎），则可以将阿斯利康 (VAXZEVRIA) 用于第三剂。 8. 如果疫苗的储存或处理不符合所列条件，请填写冷链违规 (CCB) 报告表并将其通过电子邮件发送至 COVID19VaccineOperationsCentre@health.gov.au。在适当的冷链要求范围内隔离疫苗，并贴上“请勿使用，请勿丢弃”的标签，直到您收到疫苗操作中心 (VOC) 的建议。9. 如果使用预抽剂量，ATAGI 建议（如果可能）注射器中的预抽剂量应在室温下保存 1 小时内使用，在 2°C 至 8°C 下保存 6 小时内使用。这是为了最大限度地降低感染风险。
CS/HB 1617行为健康教学医院
摘要分析CS/HB 1617于2024年3月6日以CS/SB 330的身份通过了房屋。参议院在众议院修正案中同意参议院法案，随后通过了2024年3月6日修订的法案。对行为健康提供者的招聘和保留者的当前挑战包括财务限制（例如，资源，报销率，学生债务），教育局限性（例如，缺乏为多元化人群服务的培训，进入劳动力的障碍）和工作场所限制（例如，在农村地区的短缺，高级工人的工作场所限制）。为了增加行为卫生专业人员的总体供应，一些州激励医院与大学之间的劳动力发展伙伴关系。CS/HB 1617在卫生保健管理局（AHCA）内创建了一个行为健康教学医院计划。要求AHCA在该法案成为法律后的30天内将四个指定医院指定为行为健康教学医院。它为这四家的行为健康教学医院建立了标准，以及未来的行为健康教学医院，AHCA可能会从2025年7月1日开始指定。该法案要求AHCA授予每个行为健康教学医院资金，最多10个新的住院医师和劳动力发展计划。该法案根据医院综合劳动力发展计划的质量及其实施这些计划，为行为健康教学医院建立了竞争性赠款计划。该法案对地方政府没有财政影响。该法案于2024年3月21日批准该法案。该法案在南佛罗里达大学的路易斯·德拉帕特佛罗里达州心理健康研究所内建立了佛罗里达行为健康劳动力中心（中心）。该法案授权该中心进行原始研究，政策分析，并开发和分享推进行为健康专业的最佳实践。该法案要求儿童与家庭部（DCF）在2025年1月31日之前对佛罗里达州的行为健康供应关系进行全面，系统的研究。该法案为赠款计划拨款3亿美元，在接下来的三个会计年度中使用了1亿美元的额外费用，通过前四个指定医院的医生计划，通过医生的居住计划进行了600万美元的经常出现的资金，通过培训和培训的500万美元的培训计划，用于培训的$ 200万美元，以实现培训的培训计划，以实现500万美元的培训计划，以培训$ 500百万的临床计划，以培训为$ HOXPLESS，用于健康，临时培训计划，以健康的培训计划，以培训为临时，以培训为临时的临时计划操作中心。2024-12，L.O.F.，并将在2024年7月1日生效；除了与DCF研究有关的规定，该规定有效地成为法律，并对s进行了修正。 409.909，F.S.，与2025年7月1日生效的医生计划有关。2024-12，L.O.F.，并将在2024年7月1日生效；除了与DCF研究有关的规定，该规定有效地成为法律，并对s进行了修正。 409.909，F.S.，与2025年7月1日生效的医生计划有关。