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Fortisase管理指南
更改日志7入门8要求8许可9初始化Fortisase 10简介11端点模式13 SWG模式14专用公共IP地址14嵌入式登机指南15 Fortiflex许可指导18所需的服务和端口18选择可用性19个网络限制功能19删除了20个远程VPN远程VPN用户识别21支持外部IDP用户23次数23 System 22 23 System 22 22 22 23 Resetting all dashboards 24 Drilling down on vulnerabilities 24 FortiView monitors 25 Adding a custom monitor 26 Resetting all monitors 26 Monitoring thin-edge bandwidth usage 27 Thin-Edge 28 Edge devices 30 FortiExtender 30 Prerequisites 30 Viewing notifications for a new FortiExtender 33 Configuring FortiExtender as FortiSASE LAN Extension 33 FortiGate 41 Prerequisites 42 Viewing notifications for a new FortiGate 42将Fortigate配置为Fortisase Lan扩展43 Fortiap 45先决条件46查看新Fortiap的通知47将Fortiap配置为Fortiap作为Fortisase Edge设备48网络58 Secure Private Access 58
Harald Altinger (作者) 汽车行业最先进的软件开发和适用性分析
在过去十年中，软件在汽车领域的重要性日益凸显。一辆现代高档汽车，例如 2015 款奥迪 A 4 [ 1 ]，可能配备多达 90 个电子控制单元 (ECU)、两个高分辨率显示器、两个用户识别模块 (SIM) 卡、11 个通信网络（控制器局域网 (CAN)、FlexRay、媒体导向系统传输 (MOST)）和多达六个天线系统（无线电、无钥匙进入/启动和退出系统 (K essy)、WiFi 等）确保汽车与各种基础设施之间的无线通信。从计算机科学家的角度来看，现代汽车是一个执行本地和分布式任务的嵌入式计算机异构网络。除了运输能力之外，客户还要求在现代汽车中提供最新的娱乐（包括音乐、视频或在线流媒体）和舒适度（气候控制、按摩座椅等）。各种功能，例如高级驾驶辅助系统 (ADAS)，都依赖于多个传感器之间的数据融合和各种 ECU 上的预先计算值。从简单的开关或旋转编码器到先进的全球定位系统 (GPS) 天线或雷达传感器，各种传感器将用于感知汽车环境或与驾驶员互动。实现创新的 ADAS，如自适应巡航控制 (ACC) 或矩阵前照灯，需要融合来自摄像头传感器和雷达传感器的预处理测量数据以及从道路交通数据库查找。这需要四个 ECU 来
计算机科学补充论文
模块一：信息技术基础：信息 – 信息需求 – 信息技术 – 信息技术的作用 – 信息技术和互联网。多媒体基础知识：多媒体的构建模块 – 多媒体系统 – 多媒体应用 – 虚拟现实。模块二：计算机软件：简介 – 软件类别 – 安装和卸载软件 – 软件盗版 – 软件术语。数据通信和计算机网络：数据通信 – 传输媒体。计算机网络：计算机网络的类型 – 网络设备。模块三：互联网：简介 – 互联网的发展和基本术语 – 连接到互联网 – 互联网应用 – 互联网上的数据。互联网工具：Web 浏览器 – 电子邮件 – 电子邮件客户端 – 搜索引擎 – 即时通讯。计算机安全：安全威胁 – 恶意程序 - 数字签名 – 防火墙 – 用户识别和身份验证 – 数据备份和恢复 – 安全意识和政策。模块 IV：IT 的当前和未来趋势：电子商务 – 电子数据交换 – 无线应用协议 – 智能卡 – 互联网协议电视 – 博客 – 射频识别 – 脑机接口 – 即将出现的技术。人工智能（仅限定义和应用）：简介 – 自然语言处理 – 专家系统 – 神经网络。IT 的社会影响 – 技术在灾害管理中的作用 – 电子政务。核心文本 • ITL Education Solutions，信息技术简介，Pearson Education，2020 其他参考文献 • Jagbir Singh，灾害管理 - 未来的挑战和机遇，Dreamtech Press，2020 • Reema Thareja，计算机基础，第二版，牛津出版社 • V. Rajaraman，信息技术简介，第三版，PHI，2018 网络参考
Mohsin Shah
经验丰富的投资2024年6月 - 2024年8月数据工程实习生史密斯菲尔德，RI•与Amazon Lex创建了聊天机器人，用于通过JIRA跟踪的Amazon Lex；协助效率，并预计将查询减少40％。•设计了用于密码重置和用户注册的Splunk仪表板，为数百万用户识别摩擦和放弃点。•应用雪花SQL表和AWS S3迁移面向客户的网络安全数据，从而提高了5000多种年度演示文稿的数据安全性。Microsoft 2024年1月 - 2024年2月数据科学实习生，马萨诸塞州剑桥市•扩展了Azure ML负责任的AI工具箱和解释LLM的文本，例如GPT-4和Llama，辅助200,000多种模型评估的用户。•实施的石灰解释器，可自定义的基准测量指标和综合UI仪表板中的错误分析模块。•开发了5个教程笔记本，以拥抱面（GPT-Neo，Roberta）和OpenAI API（GPT-4，3.5，3）展示模型分析。马萨诸塞州阿默斯特大学2023年5月 - 2023年9月ML和NLP研究实习生| JaimeJ.Dávila教授| GitHub Code Amherst，马萨诸塞州•分析的多模式变压器模型：BLIP，GIT，剪辑和自定义视觉语言模型（VLM），带有BERT（LLM）编码，
Mindid：通过基于注意力的复发神经网络从脑波中识别的人识别
人识别技术通过利用其独特的，可测量的生理和行为特征来认可个人。然而，最先进的人识别系统已被证明是脆弱的，例如，反监视的假体口罩可以阻止脸部识别，隐形眼镜可以欺骗虹膜识别，Vocoder可以损害语音识别，而指纹膜可以欺骗指纹传感器。EEG（脑电图）基于识别，它利用用户的脑电波信号进行识别并提供了更具弹性的解决方案，最近引起了很多关注。但是，准确性仍然需要提高，很少的工作集中在识别系统的鲁棒性和适应性上。我们提出了一种基于脑电图的生物特征识别方法Mindid，可实现更高的准确性和更好的特征。首先，分析了脑电图数据模式，结果表明，增量模式包含用于用户识别的最独特信息。然后，分解的三角形模式被送入基于注意力的编码器decoder rnns（反复的神经网络）结构，该结构根据通道的重要性将注意力重量不同于不同的EEG通道。从基于注意的RNN中学到的判别表示形式用于通过增强分类器来识别用户的标识。在3个数据集（两个本地和一个公众）上评估了建议的方法。另一个本地数据集（EID-S）和公共数据集（EEG-S）分别用于演示鲁棒性和适应性。一个本地数据集（EID-M）用于性能评估，结果表明，我们的模型达到了0.982的准确性，该准确性优于基准和最先进的方法。结果表明，所提出的方法有可能在实践环境中大部分部署。
Fortisase管理指南
更改日志8简介9使用forticlient 11 SWG无代理模式12专用公共IP地址12嵌入到板载指南13 FORTFELEX许可16许可更新通知17远程VPN用户识别17所需的服务和端口17 AS IAM用户签名为IAM用户18遥控器22 23 fortect 22 22 fort fortigens 22 Fortigitig 22 fortigitig 22 support 26 Pre-logon VPN 26 ZTNA Windows tagging rules for certificate subject CN regex or wildcard matching 28 Central management 28 Network restrictions removed 29 SD-WAN On-Ramp support 30 Supporting external IdP users 30 Dashboards 31 Adding a custom dashboard 31 Resetting all dashboards 32 Drilling down on vulnerabilities 32 FortiView monitors 33 Adding a custom monitor 34 Resetting all monitors 34 Monitoring边缘设备带宽用法35边设备36边设备40 fortiextender 40先决条件40查看新的fortiextender的通知43将fortiextender配置为fortiextender fortiSase lan Extension 44 FortiGate 52先决条件53查看通知，以新的FortiGate 54配置FortiGate 54 FortiGate 54 Fortigate 54 Fortendies 54 Fortipecip 57
国家火灾报警和信号规范 - NFPA
重要提示：本 NFPA 文件可供使用，但须遵守重要通知和法律免责声明。这些通知和免责声明出现在包含本文件的所有出版物中，可在“有关 NFPA 文件的重要通知和免责声明”标题下找到。它们也可以从 NFPA 索取或在 www.nfpa.org/disclaimers 上查看。注意：在指定段落的数字或字母后面的星号 (*) 表示可以在附录 A 中找到有关该段落的解释材料。除了编辑之外的更改，在发生更改的段落、表格或图形旁边用垂直规则表示。包含这些规则是为了帮助用户识别与上一版的更改。如果删除了一个或多个完整段落，则在保留的段落之间用项目符号 (•) 表示删除。章节或段落后面的括号 [ ] 中的引用表示已从另一个 NFPA 文件中提取的材料。为了帮助用户，第 2 章给出了文档强制章节摘录的源文件的完整标题和版本，附录 H 给出了信息章节摘录的源文件的完整标题和版本。摘录的文本可能会进行编辑以保持一致性和风格，并且可能包括内部段落引用和其他参考的修订（视情况而定）。对摘录文本的解释或修订请求应发送给负责源文件的技术委员会。段落后面的括号 ( ) 中的引用表示该章节或段落的委员会责任。委员会缩写与文件前面的委员会名单中显示的缩写一致。有关参考出版物的信息可在第 2 章和附件 H 中找到。
使用 AIML 和认知行为的人工智能移动聊天机器人心理学家
摘要 — 近年来，对心理健康服务的需求呈指数级增长，这促使人们需要可访问、经济高效且高效的解决方案。本文介绍了一种人工智能 (AI) 支持的移动聊天机器人心理学家，它利用 AIML（人工智能标记语言）和认知行为疗法 (CBT) 提供心理支持。该聊天机器人旨在通过为遭受心理困扰的个人提供个性化的 CBT 干预来促进心理健康护理。拟议的移动聊天机器人心理学家使用 AIML（一种为促进人机交互而创建的语言）来理解用户输入并生成适合上下文的响应。为了确保聊天机器人的有效性，它配备了一个包含 CBT 原理和技术的知识库，使其能够提供有针对性的心理干预。通过整合 CBT，聊天机器人可以帮助用户识别和挑战认知扭曲，解决各种心理健康问题，包括焦虑、抑郁、压力和恐惧症。本文讨论了移动聊天机器人心理学家的开发和实施，详细介绍了基于 AIML 的对话引擎以及 CBT 技术的结合。通过一系列涉及不同程度心理困扰参与者的用户研究来评估聊天机器人的有效性。结果证明了聊天机器人提供个性化干预的能力，用户报告称他们的心理健康状况显着改善。人工智能移动聊天机器人心理学家提供了一种有希望的解决方案来弥合心理健康护理方面的差距，为心理支持提供了一个易于访问、经济高效且可扩展的平台。这种创新方法可以作为传统疗法的宝贵辅助手段，有助于减轻心理健康专业人员的负担，同时使个人能够掌控自己的心理健康。
使用Harmony搜索算法和快速圆圈拟合BLOB检测
可以轻松实施，并且基于虹膜的用户身份验证方法可以保证其高稳定性和可重复性。生物识别技术的开发在银行业务中特别可见，在银行业务中，它被用来将用户授权为身份验证阶段之一。提出的术语方法可以用作检测学生或虹膜早期疾病症状的阶段之一，这证明了其普遍性。所开发的方法可能对诸如周围的疾病有帮助[1]。该方法的另一个重要应用可能是学生在黄斑病理学研究中的位置[2]。使用我们的方法检测到的学生区域与其大小无关。实验图像具有不同大小的学生 - 学生区域的确切确定可能有助于分析病变。我们证明所提出的方法可确保在分割过程中提高效率。使用HSA在眼睑边界的近似中给出了令人满意的结果。检测由我们开发的虹膜内部边界的方法允许以高精度检测学生的边界，即使学生由于记录的图像或疾病的不完美而没有圆形的形状。学生检测和分割算法是使用形状和颜色检测器的另一种方法。该出版物中提出的解决方案已在ubiis.v1数据库[3]，mmu.v1数据库[4]，Miles [5]上测试。值得注意的是，可以在人眼的其他结构上进行人类的识别和认证。出版物介绍了基于人眼的视网膜的细分和用户识别过程的一个很好的例子。虹膜分割算法的特征是高精度。不幸的是，使用用于此目的的机器学习的方法需要耗时的培训。另一方面，使用经典图像处理的人要么很难进行，要么仅在一组图像上进行了测试。更重要的是，作者仅在一个数据库上测试了一些分割算法，这并不能使研究完成。应考虑虹膜分割算法实施的可用性和简单性的问题。我们的任务是为学生和虹膜开发一个简单快速的眼睛结构细分，并检查创建的系统是否符合人类识别系统的标准和要求。为此，我们使用了修改，随时可用的算法来实现高精度的操作。我们将我们开发的方法与本出版物中讨论的四项精选作品进行了比较，在虹膜分割过程中获得了更好的结果。
网络犯罪预防传单 - SIM 卡交换 - 陆军刑事侦查局
美国几乎每个人都有一部蜂窝设备。这意味着每个人都以数字方式连接到设备关联的电话号码以及存储在设备上的信息、财务、健康、工作、社交等。只需简单的 SIM 卡交换（有时称为 SIM 劫持、SIM 卡劫持或 SIM 卡黑客攻击），手机用户就可能被锁定在自己的号码之外。SIM 卡（即用户识别模块）是指用户插入手机和其他设备以在移动网络上识别和验证它们的小卡。SIM 卡保存着国际移动用户识别码 (IMSI) 等信息以及用于加密和解密移动设备与网络之间通信的密钥。SIM 卡在拨打电话、发送消息和访问用户的移动数据服务方面起着至关重要的作用。近年来，提供商已开始在移动设备中使用 eSIM 或嵌入式 SIM。eSIM 是移动设备中使用的传统物理 SIM 卡的数字版本。与物理 SIM 卡不同，eSIM 直接嵌入设备硬件中，无需物理卡，并允许用户在不更换 SIM 卡的情况下切换移动运营商。不幸的是，拥有 eSIM 并不能防止 SIM 卡交换攻击。网络犯罪分子利用 SIM 卡交换作为一种技术来对受害者进行身份盗窃。在 SIM 卡交换过程中，网络犯罪分子将受害者的蜂窝服务从受害者拥有的 SIM 卡转移到网络犯罪分子控制的新 SIM 卡上。为了实施这种攻击，网络犯罪分子必须冒充受害者，说服受害者的移动运营商将服务转移到新的 SIM 卡上。攻击者通常通过社交工程策略获取个人信息，例如网络钓鱼电子邮件、广泛的开源和社交媒体研究或从暗网购买信息。一旦网络犯罪分子成功地向移动运营商冒充受害者，网络犯罪分子就会将短信和电话转移到他们控制的 SIM 卡上。随后，网络犯罪分子利用双因素身份验证来访问短信、电子邮件、密码、社交媒体平台、照片、加密货币交易账户、财务数据、银行账户和其他有价值的物品。及时检测 SIM 卡交换可以最大限度地减少潜在的负面后果。SIM 卡交换警告信号包括：