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航空航天和精密剥线 - DMC Europe
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火灾探测和排水活动...
摘要 — 火灾是一种灾难，可能导致生命损失、财产损失和受害者永久丧失行为能力。我们的障碍物清除器和消防员机器人已经宣布。发生火灾时，我们不得不使用不安全的人力资源来救人并灭火。随着技术的发展，特别是机器人技术的进步，现在可以快速响应火灾地点并扑灭火灾。这将提高消防员的效率，同时防止他们将生命置于危险之中。在这个项目中，我们使用 Arduino 创建了一个原型机器人，它可以自动检测和扑灭火灾。当火焰传感器检测到火灾时，水泵和伺服电机就会启动。能够自动检测火灾地点并在距离火灾 20 厘米的距离内远程灭火。该机器人旨在定位火灾并向其中喷水，以减少损失。
TB MED 510 - 陆军出版局
1-1. 目的 a. 本公告为陆军部 (DA) 工业卫生、预防医学、设施管理、安全管理、维护、医疗、牙科和兽医人员提供指导，帮助他们识别、评估和控制职业性废弃麻醉气体 (WAG) 和蒸气暴露。 (1) 本指导适用于所有 DA 场所和活动，在这些场所和活动中，施用、储存、输送、配制和清除吸入和其他挥发性静脉、局部麻醉和镇痛剂；以及维修或维护其输送设备和机器（如有必要）。这些区域包括但不限于- (a) 医院手术室。 (b) 恢复区。 (c) 产房。 (d) 急诊室。 (e) 牙科手术室。 (f) 兽医手术准备/牙科、手术和恢复区。 (g) 进行特殊挥发性止痛剂制备以及对实验室动物实施安乐死的实验室和药房。 (h) 研究和教学设施。 (i) 封闭机器和气体清除器的维修和保养车间。 (2) 人员应在战区行动允许的范围内尽可能严格遵守本指导。 b. 在本公告中，WAG 是指用于提供临床麻醉并逸入工作场所空气中的气体和蒸气。WAG 包括 — (1) 一氧化二氮 (N 2 O)。 (2) 卤化剂，例如 — (a) 卤烷（商品名 Fluothane ® ）。（ ® Fluothane 是一种注册
数字取证中优化的恶意软件检测
数字取证中的优化恶意软件检测 SaeedAlmarri 和 Paul Sant 博士 英国卢顿贝德福德郡大学应用计算研究所 英国米尔顿凯恩斯米尔顿凯恩斯大学副院长 摘要 在互联网上，恶意软件是对系统安全的最严重威胁之一。任何系统上的大多数复杂问题都是由恶意软件和垃圾邮件引起的。网络和系统可以被称为僵尸网络的恶意软件访问和破坏，这些恶意软件通过协同攻击破坏其他系统。此类恶意软件使用反取证技术来避免检测和调查。为了防止系统受到此恶意软件的恶意活动的侵害，需要一个新的框架来开发一种优化的恶意软件检测技术。因此，本文介绍了在取证调查中执行恶意软件分析的新方法，并讨论了如何开发这样的框架。关键词 拒绝服务（DOS）、Wireshark、Netstat、TCPView、Sleuth Kit（TSK）、Autopsy、数字取证、恶意软件分析、框架 1. 简介 在过去十年中，检测恶意软件活动的技术有了显著的改进[1]。通过互联网加载和分发可执行文件始终会对系统的整体安全构成风险[2]。恶意软件程序可以通过在无害文件或应用程序中附加隐藏的恶意代码来安装。然后，远程程序员可以激活该代码，以威胁现有系统。根据 Islam 等人关于下载风险的研究[3]，在下载的 450,000 多个文件中，约 18％ 包含恶意软件程序。他们还调查了不同的代码调查技术是否产生相同的结果。令人惊讶的是，他们发现在许多情况下，取证调查工具无法检测到被感染文件的恶意软件内容。人们投入了大量精力来开发执行稳健计算机取证调查的技术 [6]。这些努力主要集中在收集、分析和保存恶意软件活动的证据，例如，一项关于僵尸网络的研究 [4] 和一项关于可执行间谍软件和客户端蜜罐的研究 [5] 也说明了在客户端和服务器端访问时保护系统的防御机制。[3][6] 中提到的其他报告也侧重于获取大量不同的恶意软件样本，以便研究人员和取证专家了解其性质及其原理。一些现有的工具，如 ERA 清除器、conficker 等，可以执行隐藏和匿名文件并监视其行为。这些工具可保护系统免受与恶意软件相关的所有威胁。根据 Kasama 等人 (2012) 的报告，一个恶意软件就可以危害和感染整个网络系统。因此，保护系统免受恶意代码的侵害可被视为信息安全中最关键的问题之一[6]。
数字取证中优化的恶意软件检测
数字取证中的优化恶意软件检测 SaeedAlmarri 和 Paul Sant 博士 英国贝德福德郡大学应用计算研究所，卢顿，英国 米尔顿凯恩斯大学校园副院长，米尔顿凯恩斯，英国 摘要 在互联网上，恶意软件是对系统安全的最严重威胁之一。任何系统上的大多数复杂问题都是由恶意软件和垃圾邮件引起的。网络和系统可以被称为僵尸网络的恶意软件访问和破坏，这些恶意软件通过协同攻击破坏其他系统。此类恶意软件使用反取证技术来避免检测和调查。为了防止系统受到此恶意软件的恶意活动的侵害，需要一个旨在开发优化恶意软件检测技术的新框架。因此，本文介绍了在取证调查中执行恶意软件分析的新方法，并讨论了如何开发这样的框架。关键词 拒绝服务 (DOS)、Wireshark、Netstat、TCPView、The Sleuth Kit (TSK)、Autopsy、数字取证、恶意软件分析、框架 1。简介 在过去十年中，检测恶意软件活动的技术取得了显著的进步 [1]。通过互联网加载和分发可执行文件始终会对系统的整体安全性构成风险 [2]。可以通过将隐藏的恶意代码附加到无害文件或应用程序中来安装恶意软件程序。然后，远程程序员可以激活该代码，以威胁现有系统。根据 Islam 等人对下载风险的研究 [3]，在下载的 450,000 多个文件中，约 18% 包含恶意软件程序。他们还调查了不同的代码调查技术是否产生了相同的结果。令人惊讶的是，他们发现在许多情况下，取证调查工具无法检测到受感染文件的恶意软件内容。人们投入了大量精力来开发执行强大的计算机取证调查的技术 [6]。此类努力主要集中在收集、分析和保存恶意软件活动的证据，例如一项关于僵尸网络的研究 [4] 和一项关于可执行间谍软件和客户端蜜罐的研究 [5] 也说明了在客户端和服务器端访问上保护系统的防御机制。一些现有工具，如 ERA 清除器、conficker 等。可以执行隐藏和匿名文件并监视其行为。[3][6] 中提到的其他报告也专注于获取大量且多样化的恶意软件样本，以便研究人员和取证专家了解其性质及其原理。这些工具可针对与系统中运行的恶意软件相关的所有威胁提供保护。根据 Kasama 等人 (2012) 的报告，单个恶意软件可以危害和感染整个网络系统。因此，保护系统免受有害恶意代码的侵害可被视为信息安全中最关键的问题之一 [6]。