XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System网络层
6G 时代的无人机网络 - 技术概述
摘要 — 第六代 (6G) 无线通信网络预计将采用新颖的使能技术来保证无处不在的覆盖要求、异构通信场景、改进的网络智能、频谱速率和安全性。6G 愿景不仅限于地面网络，还扩展到包括卫星和空中网络在内的非地面网络，从而探索全频谱的异构通信链路。在 6G 场景中，无人机 (UAV) 的作用至关重要，因为飞行设备预计会密集分布在空中空间，提供地面网络和空间网络之间的中间网络层。作为完全集成的 6G 异构网络的愿景，地面、空中和卫星网络将共存，从而实现 6G 场景的天空地一体化通信网络。本文重点介绍了几种新颖的 6G 使能技术，并从空中通信网络、关键设计考虑和技术挑战的角度对候选通信技术进行了详细的研究和评估。
加密控制
符合特定ITSAR的电信网络元素必须采用各种加密控制。本文档的目的是规定NCCS发布的各种ITS的加密图形控件列表。由国家标准与技术研究所（NIST）（美国），联邦信息安全办公室（BSI） - 德国 - 加拿大网络安全中心，法国网络安全局 - ANSSI，ANSSI，Global Platform，3GPP>以及特定国家的加密要求是本文档的基础。在网络元素中的每一层中的所有安全协议或服务，例如网络层的IPSEC，TLS/SSL/DTLS在运输/会话层处的TLS/SSL/DTL，SSH/SHMP/DIAMETER/HTTTPS在应用程序层等，应严格地实现此文档中规定的密码控件列表。3G，4G和5G电信网络的无线接口应仅用该ITS中提到的加密控件作为完整性和密码算法。本文档以简要描述加密，解密，哈希，数字签名，消息身份验证代码等。然后继续开处方密码控件。
几何优化和能量参数计算...虚拟环境的安全评估框架
随着云计算的扩展，虚拟环境仍然容易受到复杂的安全性威胁的影响，例如操纵组织漏洞，VM Escapes，Inter-VM Inter-VM攻击，DOS攻击和恶意软件注射。因此，确保虚拟化环境是安全的，已经变得越来越重要。这些威胁尤其影响了许多转移到在线服务和远程工作的企业。本文研究了旨在应对现有挑战，差距和优势的现有框架；并提出了一个增强的安全框架，可以帮助减轻这些威胁。框架是在迭代过程中开发的，该过程包括多个阶段。它具有管理程序层，虚拟机层，网络层，管理层以及监视和响应层组件。该框架旨在增强检测能力，减少响应时间，最大程度地减少系统性能影响并降低假正利率，同时通过提供确保虚拟基础设施的实用有效方法来优化资源利用，从而确保基于云的服务的弹性和可靠性。
基于卷积层的Hadamard变换的混合量子古典方法
在本文中，我们提出了一种新型的Hadamard Trans-form-基于基于量子量子量子计算的神经网络层。它在Hadamard变换域中实现了常规卷积层。这个想法基于HT卷积定理，该定理指出，两个向量之间的二元卷积等于其HT表示的元素乘法。计算HT仅仅是在每个量子位上应用于每个量子的应用，因此我们提出的层的HT计算可以在量子计算机上实现。与常规Conv2D层相比，所提出的HT- perceptron层在计算上更有效。与CNN相比具有相同数量的可训练参数和99.26％的测试准确性，我们的HT网络达到99.31％的测试效果，而MNIST数据集中降低了57.1％的MAC；在我们的ImagEnet-1K实验中，我们的基于HT的RESNET-50超过了基线RESNET-50的准确性，使用少11.5％的参数，而MAC少12.6％。
IAES国际人工智能杂志（IJ-AI）
物联网 (IoT) 和非物联网设备数量的快速增长给网络管理员带来了新的安全挑战。在日益复杂的网络结构中，准确识别设备是必不可少的。本文提出了一种基于数字足迹的设备指纹识别 (DFP) 方法，用于设备识别，设备使用数字足迹通过网络进行通信。基于 Weka 中的属性评估器，从单个传输控制协议/互联网协议数据包的网络层和传输层中选择了九个特征子集，以生成特定于设备的签名。使用不同的监督机器学习 (ML) 算法，在两个在线数据集和一个实验数据集上对该方法进行了评估。结果表明，该方法能够使用随机森林 (RF) 分类器以高达 100% 的精度区分设备类型，并以高达 95.7% 的精度对单个设备进行分类。这些结果证明了所提出的 DFP 方法适用于设备识别，从而提供更安全、更强大的网络。
常见多区域中尺度流形中的区域化动力学代表了一系列人类手部运动
人类的手在动物界中独一无二，拥有无与伦比的灵活性，从复杂的抓握到精细的手指个体化。大脑如何表示如此多样化的动作？我们使用皮层脑电图和降维方法评估了人类“抓握网络”中尺度神经动力学，以了解一系列手部动作。令人惊讶的是，我们发现抓握网络同时表示手指和抓握动作。具体而言，表征多区域神经协方差结构的流形在该分布式网络的所有运动中都得以保留。相反，该流形中的潜在神经动力学令人惊讶地特定于运动类型。将潜在活动与运动学对齐可以进一步发现不同的子流形，尽管运动之间的关节协同耦合相似。因此，我们发现，尽管在分布式网络层面上保留了神经协方差，但中尺度动力学被划分为特定于运动的子流形；这种中尺度组织可能允许在一系列手部动作之间进行灵活切换。
常见多区域中尺度流形中的区域化动力学代表了一系列人类手部运动
人类的手在动物界中独一无二，拥有无与伦比的灵活性，从复杂的抓握到精细的手指个体化。大脑如何表示如此多样化的动作？我们使用皮层脑电图和降维方法评估了人类“抓握网络”中尺度神经动力学，以了解一系列手部动作。令人惊讶的是，我们发现抓握网络同时表示手指和抓握动作。具体而言，表征多区域神经协方差结构的流形在该分布式网络的所有运动中都得以保留。相反，该流形中的潜在神经动力学令人惊讶地特定于运动类型。将潜在活动与运动学对齐可以进一步发现不同的子流形，尽管运动之间的关节协同耦合相似。因此，我们发现，尽管在分布式网络层面上保留了神经协方差，但中尺度动力学被划分为特定于运动的子流形；这种中尺度组织可能允许在一系列手部动作之间进行灵活切换。
022 - 美国陆军情报与安全司令部
技术信号分析师的职责可能包括： - 利用对信号特性的技术理解来确定信号结构、定义信号参数、识别信号内容以及在射频和数字域内模拟信号行为。 - 在域之间转换信号，并创建处理模型和脚本。 - 报告信号的技术特性并维护知识库。 - 支持访问和后续分析活动。 - 分析与武器和空间系统有关的工程和技术信息。 - 进行目标分析和研究。 - 利用对客户要求的了解来收集、处理、分析和/或报告信号情报信息。 - 识别和分析信号波形（例如武器系统或通信系统）、比特流（例如多路复用器、纠错或仪器系统）和/或协议（例如链路层、网络层或应用层）。 - 开发软件代码以支持使用各种架构和解决方案进行分析和/或处理。 - 在数据库、叙述报告和口头陈述中报告信号参数数据和情报信息。 - 与收集经理、开发人员、分析师和记者合作，优化资源，开发新的解决方案来应对分析挑战，融合多种信息源，并向各种客户提供关键情报。
CMPE455计算机系统和网络的安全性
指示性的基本阅读清单：涵盖的主题和课程时间表：（每周4个小时的讲座）第1-2周简介：基本概念。计算机系统和网络安全要求，机密性，完整性，可用性，保证，真实性，匿名性，非拒绝。安全威胁和攻击。加密概念。[1，Ch.1]第2周访问控制：访问控制模型，酌处权，强制性和基于角色的访问模型； kerberos。[1，ch。1]第3-4周密码学：对称和非对称加密方法（DES，AES，RSA，ECC）。[1，ch。8]，[2，ch。2（2.1-2.4），ch。3，ch。4（4.3-4.5），ch。5，ch。6,7,9,10]第5-6周身份验证，数字签名，证书，一次性密码，哈希功能，密钥管理[1，ch。8]，[2，ch。11]第7周物理安全：提供物理安全性，硬件保护[1，ch。2]第8-9周期中考试10周网络安全I：网络安全概念，链接层，网络层，传输层安全性[1，ch。5]第11周网络安全II：应用程序层和DNS，隧道，无线网络安全。[1，ch。6]
PCSFE考试名称：Palo Alto网络认证软件...
A.完整的API促进对策略和配置的程序控制B. VXLAN对网络层抽象的支持C.动态地址组以动态调整安全性D. NVGRE对高级VLAN集成的支持。策略和配置 - 动态地址组以动态调整安全策略。帕洛阿尔托网络平台架构由四个关键要素组成：本质集成的安全技术，全套API，云交换服务和集中管理。全套API可以在平台上对策略和配置进行编程控制，从而可以与SDN控制器和编排工具进行自动化和集成。动态地址组是基于标准，区域，接口或用户定义的属性等标准表示IP地址组的对象。动态地址组允许安全策略动态适应网络拓扑或工作负载特征的更改，而无需手动更新。VXLAN对网络抽象的支持和NVGRE对高级VLAN集成的支持不是Palo Alto Networks平台体系结构的元素，而是支持SDN部署的功能。问题2哪些组件扫描允许流量中的威胁？