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ACM 参考格式：Erik Hemberg 和 Una-May O'Reilly。2021 年。使用整理的网络安全数据集进行机器学习和人工智能。在 ACM KDD AI4Cyber：KDD'21 上第一届人工智能网络安全分析研讨会，2021 年 8 月 14 日至 18 日，虚拟。ACM，美国纽约州纽约，5 页。https://doi.org/10.1145/nnnnnnn.nnnnnnn
有时彼此之间有外部链接。在这里，我们展示了如何使用单个数据集 BRON 1 ，该数据集支持行为级别的 AI 建模和 ML 推理，见图 1，方法是使用一组合并的关键公共威胁和漏洞信息源。BRON 在 [11] 中有完整描述。不幸的是，公共威胁和漏洞信息是从历史攻击中提取的，例如高级持续性威胁 (APT)。事后，APT 被分类和定义为特定行为者追求目标的行为，构成具有特定策略、技术和程序的威胁。攻击目标被列为硬件或软件漏洞或暴露，有时它们本身会交叉引用到代码、设计或系统架构中发现的某种弱点。攻击模式是手动识别和枚举的。根据其类型，每个信息单元都填充为特定数据库的条目，并进行一定程度的交叉引用。组合数据库之间具有不规则的成对链接，可用于防御推理。本文展示了将四个公共数据库的数据合并成一个图形数据库 BRON [11] 的用途。这四个数据库分别是：
Mavenir 的人工智能 (AI) 和分析解决方案组合包括云原生、基于标准且具有资源高效架构的产品，并使用高级算法来解决网络运营商面临的实际问题。在整个网络中，Mavenir 的分析工具套件可帮助运营商整理和可视化网络性能、故障、资源利用率、事件和其他见解，以及近乎实时地进行预测性网络规划和优化，以实现网络自动化。
近实时 RAN 智能控制器 (Near-RT RIC) 通过实施由 Non-RT RIC 派生和分发的策略来补充 Non-RT RIC。Mavenir 的 Near-RT RIC 使用专利技术来唯一地识别用户设备 (UE)，以便进行性能跟踪和控制，同时使用基于标准的 A1 和 E2 接口程序，以每个服务/UE 级别粒度进行操作。它在几毫秒的时间内与 RAN 进行交互，并且能够直接触发切换、载波聚合和双连接等操作。Near-RT RIC 可以调整分布式单元 (DU) 中的调度器参数，以满足 Non-RT RIC 设定的 QoS 目标。
许多公司提供 AI 驱动的软件平台，用于对临床测序数据（例如 NGS、WES、WGS）进行基因组分析和解释，例如使用 VCF 文件作为输入（表 1）。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习（例如 ISOWN）、机器学习（例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq）、卷积神经网络（例如 Clairvoyante）、深度卷积神经网络（例如 DeepSea）、深度循环神经网络（例如 Deep Nano）、深度神经网络（例如 DANN）和人工神经网络（例如 Skyhawk）的基于 AI 的变异调用算法（一些可免费获得），这些算法最近都得到了调查和评论（Bohannan and Mitrofanova 2019；Karimnezhad et al 2020；Koboldt 2020；Liu et al 2019；Xu 2018）。
许多公司提供 AI 驱动的软件平台，用于对临床测序数据（例如 NGS、WES、WGS）进行基因组分析和解释，例如使用 VCF 文件作为输入（表 1）。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习（例如 ISOWN）、机器学习（例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq）、卷积神经网络（例如 Clairvoyante）、深度卷积神经网络（例如 DeepSea）、深度循环神经网络（例如 Deep Nano）、深度神经网络（例如 DANN）和人工神经网络（例如 Skyhawk）的基于 AI 的变异调用算法（一些可免费获得），这些算法最近都得到了调查和评论（Bohannan and Mitrofanova 2019；Karimnezhad et al 2020；Koboldt 2020；Liu et al 2019；Xu 2018）。
一个手动整理的 microRNA 编辑事件数据库
图 3. (A) A-to-I 和 C-to-U 编辑事件在人类初级 miRNA 转录本的三个不同区域中的分布。(B) A-to-I 和 C-to-U 落入人类成熟 miRNA 中核苷酸位置分布的热图。每个位置都显示了已识别的编辑事件数量。规范种子位置以黄色突出显示。成熟序列中未显示位于位置 24-27 的编辑位点。EE=编辑事件。(C) 饼图显示人类 miRNA 中功能性特征编辑事件的比例。
收集、整理和重复使用制造数据的建议
数据情境化是指将不同类型的数据结合起来，以提供对某些现象更完整的视角的过程 [1]。从数据中提取的信息的质量本质上取决于数据管理过程中开发的情境的适当性。数据必须提供的适当情境又取决于所做决策的观点。例如，车间操作员和工艺工程师可能以不同的方式使用同一组数据，因为他们可能正在解决不同的问题，并根据自己的观点处理这些问题。表 1 摘自参考文献。[1] 概述了产品生命周期中存在的不同观点。管理数据以支持多种观点的关键是认识到每个观点所需的情境可能并不统一 [1]。然而，尽管决策通常会影响产品生命周期的大部分内容，但制造业的决策历来倾向于关注生命周期中某个阶段的一个观点。因此，了解用例并使用它来指导数据收集和管理过程至关重要。通常，人们错误地认为更多的数据会提供更多的价值，从而促使人们从数据的角度来改进流程，而不是让用例来确定任何数据收集计划的要求和规范。与智能制造相关的新技术和标准越来越多，使制造商能够解决更复杂、更有价值的用例 [2]。当今市场上有许多解决方案，这使得在众多选项中进行选择变得具有挑战性。Sec 的目标是。3 是提供如何选择和部署数据连接解决方案的指导，以满足制造商的使用案例。
使用关联数组进行 AI 数据整理
摘要 — 人工智能革命是由数据驱动的。人工智能“数据整理”是将不可用的数据转换为支持人工智能算法开发（训练）和部署（推理）的过程。大量的时间被投入到转换各种数据表示以支持人工智能管道中的许多查询和分析步骤。这些数据的严格数学表示使得数据转换和分析优化能够在步骤内和跨步骤进行。关联数组代数提供了一个数学基础，可以自然地描述作为数据库基础的表格结构和集合数学。同样，神经网络使用的矩阵运算和相应的推理/训练计算也可以通过关联数组很好地描述。更令人惊讶的是，可以很容易地构建一般的非规范化形式的分层格式，例如 XML 和 JSON。最后，数据透视表是最广泛使用的数据分析工具之一，它自然而然地从关联数组构造函数中出现。关联数组中的通用基础提供了互操作性保证，证明它们的操作是具有严格数学性质的线性系统，例如，结合性、交换性和分配性，这些对于重新排序优化至关重要。
整理资料
在申请基金份额之前，应当先查阅当前的招股说明书和关键信息文件（“KID”）或关键投资者信息文件（“KIID”），这些文件有英文版和基金授权分销国家的语言版本，可在摩根士丹利投资基金网页上在线获取，或从注册办事处免费获取，地址为欧洲银行和商业中心，6B route de Trèves，L-2633 Senningerberg，RCS Luxemburg B 29 192。投资者权利摘要以上述语言提供，网站位置位于一般文献部分。有关基金可持续性方面的信息以英文在线获取，网址为：可持续金融披露条例。如果相关基金的管理公司决定终止在该基金注册销售的任何欧洲经济区国家营销该基金的安排，则其将根据 UCITS 规则进行。