XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System检测系统
EP Collisions中D0重建的机器学习（ML） 沙丘远检测器光子检测系统的特征和表演 «Moleculardna
●在Milano-Bicocca和Ciemat中测试的HD-XA PDE●相同的sipms（在CIEMAT和MIB之间交换），但不同的WLS栏●这些四个配置在Protodune-HD NP04中同样表示，并且在数字和位置W.R.T.中平衡。横梁，进行公平比较●跨言论校正
AI驱动的网络钓鱼检测系统
网络钓鱼攻击涉及通过伪装成一个值得信赖的实体来获取敏感信息的欺诈尝试，已经变得越来越复杂和普遍。传统的网络钓鱼检测方法通常依赖于启发式或基于签名的技术，这可能很难与不断发展的网络钓鱼策略保持同步。本文探讨了人工智能（AI）在增强网络钓鱼检测系统中的应用。AI驱动的方法利用机器学习算法，自然语言处理和模式识别，以更高的准确性和效率来识别和减轻网络钓鱼威胁。通过分析大量数据，这些系统可以检测出可能避免常规方法的网络钓鱼尝试的微妙模式和异常。该摘要讨论了网络钓鱼检测中采用的各种AI方法，包括受监督和无监督的学习技术，集合方法和深度学习模型。此外，它研究了AI-wive系统在现实世界中的有效性及其适应新兴的网络钓鱼策略的潜力。本文以目前的挑战和该领域的研究的未来方向进行了概述，强调需要持续发展以解决网络钓鱼威胁的动态性质。
实时多污染物检测系统 (RMDS)
将进行测试以确定哪些传感器可以快速、准确且一致地检测高浓度的目标成分。现场和实验室测试将包括使用不同类型的预处理工艺批量测试多个废水样品，以及使用第三方实验室测试验证结果等元素。除了传感技术外，该团队还将寻求将该技术与当前基础设施相结合。为实现这一目标，该团队将与 NESDI 传感器接口和仪器监控 (SIIM) 图形用户界面 (GUI) 项目团队合作。SIIM GUI 技术提供了与常见工业控制系统 (ICS) 接口的框架，并将为该项目将开发的传感系统提供遥测、GUI 和数据网络。
AI安全的新兴威胁检测系统
Frontier AI系统引入了新的安全漏洞，从对模型[5,14]的广泛攻击到新兴行为，导致不可预见的风险。这些漏洞通常源于现代AI模型的复杂，高维质，在这种情况下，可以将小的扰动扩大到关键故障中。攻击者利用这种复杂性来制作能够绕过常规过滤器或引起意外模型行为的对抗性输入。现有的网络安全解决方案在很大程度上取决于基于签名的方法或手动更新。作为威胁行为者不断发展他们的战术，纯粹的反应防御能力努力保持步伐，使系统长期暴露。此外，大型语言模型和生成AI的最新进展为新兴威胁创造了新的机会，在这种威胁中，恶意行为不是通过明确的软件漏洞而产生的，而是通过模型参数和精心制作的输入之间的微妙交互。示例包括提示注射攻击，通过操纵AI的上下文推理和模型漂移利用来规避策略的约束，其中攻击者
seadetect：开发一个自动检测系统，以减少鲸鱼碰撞风险
‡皇家比利时自然科学研究所（RBINS），运营局自然环境（OD自然），水上和地层生态学（ATECO），海洋生态与管理（Mareco），Rue Vautier 29，1000，1000，Brussels，Brussels，Bilgium§§tethys Research Institute，Tethys Research Institute，Viale G. B. B. B. B. B. B. B. Gadio 2，20122年2月2日，2012年2月2日| Greenov Ites，10 Docteur Joseph Audic，56000，法国Vannes。 13009 Marine，70 Rue Jean Doucet，16470，法国圣米歇尔»Interniversity Microectronics Center（IMEC），75 Kapeldref，3001，比利时Sirehna，5 Rue de l'albrane，44340，Buguena，Buguenais，france，弗朗西斯，弗朗西斯，弗朗西斯，弗朗西斯，弗朗西斯92 Group，5 Rue de l'Halbrane，44340，法国Bouguenais
基于PCA的入侵检测系统的案例研究
量子计算有望彻底改变我们对计算限制的理解，并且它在加密术中的含义长期以来已经很明显。今天，密码学家正在积极设计量子解决方案，以应对支持量子的对手所构成的威胁。同时，量子科学家正在创新量子协议，以增强捍卫者的能力。但是，仍需要探索量子计算和量子机学习（QML）对其他网络安全域的更广泛影响。在这项工作中，我们研究了QML对传统ML网络安全应用的潜在影响。首先，我们探讨了与网络安全特别相关的机器学习问题中量子计算的潜在优势。然后，我们描述了一种量化易于故障QML算法对现实世界问题的未来影响的方法。作为一个案例研究，我们将方法应用于网络入侵检测中的标准方法和数据集，这是机器学习在网络安全中研究最多的应用之一。我们的结果提供了有关获得量子优势的条件以及对未来量子硬件和软件进步的需求的洞察力。
从挑战到机遇：基于AI的车载入侵检测系统的全面研究
摘要 - 对基于ML的车载入侵检测系统（IV-ID）进行了重大研究，但这些系统的实际应用需要进一步完善。IV-IDS的关键性性质要求进行精确和审视的评估和可行性评估指标。本文通过进行严格的基于ML的IV-IDS分析来满足这种需求。我们对最近的汽车取证研究进行了详尽的审查，这些研究焦点介绍了与工具网络相关的约束以及相关的安全/安全要求，以揭示现有文献中当前的差距。通过解决IV-IDS中AI的局限性，本文有助于现有的研究语料库，并定义了车载网络系统的相关基线指标。本质上，我们将现实世界自动驾驶汽车的要求与安全域的要求调和，从而评估了基于AI的入侵检测系统的可行性。索引术语 - 机器学习，入侵检测，前提，车载网络
汽车零件的智能裂纹检测系统
汽车零件中的裂纹检测确保车辆安全性，可靠性和耐用性。传统的裂纹检测方法在很大程度上依赖于手动检查或非破坏性测试（NDT），这可能无法有效地识别小型，表面级别或隐藏的裂纹。随着人工智能（AI），机器学习（ML），计算机视觉（CV），图像处理和光检测传感器技术的快速进步，智能裂纹检测系统（SCDS）正在作为对此问题的有效，自动化的解决方案。本文回顾了应用于汽车零件的智能裂纹检测系统的当前方法，技术，挑战和未来方向，重点是实时监控，基于AI的裂纹分类以及与IOT启用的诊断系统集成。