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内华达山脉红狐的保护策略
内华达山脉红狐保护顾问小组 (SCAT) 由 24 名普通成员和 11 人的执行委员会组成。该成员包括土地和野生动物管理机构的代表，这些机构的管辖范围包括加利福尼亚州和俄勒冈州的内华达山脉红狐分布区，以及内华达山脉红狐保护相关领域的专家。参与机构和组织包括：加利福尼亚州鱼类和野生动物部 (CDFW)；圣路易斯奥比斯波加州州立理工大学 (Cal Poly)；俄勒冈州胡德里弗的卡斯卡德食肉动物项目；国家公园管理局 (NPS)；俄勒冈州鱼类和野生动物部 (ODFW)；俄勒冈州立大学 (OSU)；美国鱼类和野生动物管理局 (USFWS)；美国森林服务局 (USFS)；加利福尼亚大学戴维斯分校 (UC Davis) 哺乳动物生态和保护组；以及蒙大拿州海伦娜野生动物生态研究所。
引用：Rabie，Obj和Selvarajan，S和Hasanin，T和Alshareef，Am和Am和Yogesh，CK和Uddin，M（2024）一种新颖的IoT Intrusion Intrusion检测框架U
物联网（IoT）在现代生活中广泛使用，例如在智能家居，智能运输等中。但是，由于物联网对恶意袭击的脆弱性，目前的安全措施无法完全保护该物联网。入侵检测可以保护物联网设备作为安全工具的最有害攻击。然而，常规入侵检测方法的时间和检测效率需要更准确。本文的主要贡献是开发一个简单的智能安全框架，以保护物联网免受网络攻击。为此，在拟议的工作中开发了决定性的红狐（DRF）优化和描述性背部传播径向函数（DBRF）分类的组合。这项工作的新颖性是，与机器学习算法合并的最近开发的DRF优化方法可用于最大化物联网系统的安全水平。首先，进行数据预处理和归一化操作以生成平衡的物联网数据集，以提高分类的检测准确性。然后，应用DRF优化算法以最佳调整精确入侵检测和分类所需的功能。它还支持提高训练速度并降低分类器的错误率。此外，还部署了DBRF分类模型，以使用优化的功能对正常和攻击数据流进行分类。在这里，建议的DRF-DBRF安全模型的性能使用五个不同且流行的IOT基准测试数据集进行了验证和测试。最后，通过使用各种评估参数将结果与先前的异常检测方法进行比较。