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World File Search System网络攻击
高阶自智网络关键技术及应用
architecture: driving forces, features, and functional topology [J]. Engineering, 2022, 8: 42-59. DOI: 10.1016/j.eng.2021.07.013 [2] 中国移动 . 中国移动自智网络白皮书 (2023) [R]. 2023 [3] TM Forum. Autonomous networks: empowering digital transformation [R].2023 [4] OpenAI. ChatGPT plugins [EB/OL]. [2024-06-15]. https://openai.
检测网络攻击和网络攻击
计算机工程系1,2,3,4,5 Adsul的技术校园，Chas，Ahmednagar，印度摘要：随着网络威胁的复杂性和网络基础架构的增长，传统的基于规则的入侵检测系统（IDS）在保护现代网络攻击方面的不足证明。因此，通过实现积极的检测和缓解网络威胁，机器学习（ML）算法的集成已成为强化网络安全的一种有希望的方法。本评论论文全面探讨了ML算法在检测各种形式的网络攻击和网络入侵中的应用。审查首先概述了网络攻击和网络入侵的基本概念，为随后关于基于ML的检测方法的讨论提供了背景。它调查了网络安全采用的ML算法的景观，从支撑矢量机（SVM）等经典技术到随机森林等经典技术到更高级的方法，例如深度学习和整体模型。此外，本文解释了用于培训和评估基于ML的入侵检测系统的多种数据集，强调了它们在确保可靠且可推广的模型方面的重要性。此外，它研究了与ML驱动的检测相关的挑战和局限性，包括数据稀缺问题，对抗性攻击和模型可解释性。关键字：网络攻击，机器学习，数据集，检测
高导电性PVDF/MWCNTs-AgNWs@MXene双层三维网络的 ...
Sample SE T /dB SE R /dB SE A /dB SE A /SE R /% SSE t /(dB·(cm −2 ·g) −1 ) M3-MX-0 5.0 0.9 4.0 4.3 87.6 M3-MX-5 6.8 1.5 5.3 3.5 147.5 M3-MX-10 7.2 1.7 5.5 3.2 171.0 M3-MX-15 7.0 1.7 5.3 3.0一直m3-ag@mx-15 69.0 10.3 58.7 5.7 2 356.6 m3-ag@mx-20 68.2 10.3 57.8 5.6 2 719.8 m3-ag@mx-25 67.9 10.0 57.0 57.9 5.8 2 439.4 2 439.4
使用机器学习检测网络攻击和网络攻击
互联网和计算机网络已成为组织和日常生活的重要组成部分。新的威胁和挑战已经出现在无线通信系统上，尤其是在网络安全和网络攻击方面。必须监视和分析网络流量以检测恶意活动和攻击。最近，机器学习技术已用于检测网络攻击。在网络安全中，已经利用了机器学习方法来处理重要问题，例如入侵检测，恶意软件分类和检测，垃圾邮件检测和网络钓鱼检测。因此，有效的自适应方法（例如机器学习技术）可以产生较高的检测率，较低的误报率以及便宜的计算和传输成本。我们的主要目标是检测网络安全性和网络攻击，例如ID，网络钓鱼和XSS，SQL注入。本研究的拟议策略是利用深神网络的结构来进行检测阶段，这应该在攻击的早期阶段说明攻击的存在系统。
外层空间和网络攻击
外层空间和网络攻击在国际空间法下的责任归属 Ishita Das * 摘要 随着外层空间的商业化以及越来越多的卫星部署，提供通信、导航和军事服务，外层空间和网络空间两个领域之间的联系正在加深。然而，这种关系所导致的脆弱性尚未得到全面解决。虽然没有专门针对这一界面的政策，但国际空间法可以处理在这方面出现的问题。《外层空间条约》第六条涉及“国际责任”。然而，早在 20 世纪 60 年代起草条约时，并没有考虑到这种关系。网络攻击可能会通过干扰 (a)“飞行控制”和 (b)“有效载荷控制”来影响太空资产。虽然对于前一种情况，发射国可能要对造成地球表面损害的活动负责，但对于后一种情况，《外层空间条约》和《责任公约》的规定实际上不能被援引。本研究论文的目的主要有四个：（1）介绍外层空间和网络空间接口的背景，特别是考虑到商业化的兴起；（2）讨论如何根据《外层空间条约》和《责任公约》处理影响太空资产的网络攻击；（3）探讨在太空资产生命周期和多方参与的背景下确定责任的挑战；最后，（4）提供结论性意见和建议。关键词：外层空间、网络攻击、责任、国际空间法
基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取
(1) 维数 一般取值 1 或 2 ，当 时，要求数据量 在数千点以上，但 过大不能保证序列具有相同 的性质； 一定时，若 ，需要较大才能取得 较好的效果，但是太大会丢失序列的许多细节信 息。 Pincus [ 14 ] 研究认为 比 效果好，可使 序列的联合概率进行动态重构时提供更详细的信 息。 (2) 用来衡量时间序列相似性的大小。如果 选得太小，估计出的统计概率会不理想；若选得 太大，会丢失时间序列中很多细节，达不到预期的 效果。 Pincus [ 14 ] 通过对确定性和随机过程的理论分 析及其对计算和临床应用的研究，总结出取值为 ( 为原始序列的标准差 ) 能得出有效 的统计特征。 (3) 表示输入数据点，一般取值为 100 ～ 5000 。因此根据上述原则，本文取 , 。根据实验研究发现当 时，不同 状态的脑电信号的样本熵并无太大差异；当 时，不同状态的脑电信号的熵值有明显差异。 因此 取值为 100 。即用长度为 100 点，间隔为 4 点 的滑动窗计算 EEG 在运动想象期 (2 ～ 6 s) 的样本 熵序列，然后求该序列的均值作为该 EEG 的样本 熵。 ERS/ERD 现象主要出现在 C3 和 C4 电极对应的 感觉运动区上，例如，右手运动想象时可观测到 C3 电极对应的感觉运动区 ERD 现象，左手运动想 象时可观测到 C4 电极对应的感觉运动区 ERD 现
基于有机光电突触晶体管的储池计算网络
图 1 有机光电突触器件 . (a) 人类视网膜和大脑系统示意图 ; (b) 储池计算结构 ; (c) 提拉法制备有机薄膜示意图 ; (d) C 8 -BTBT 薄膜的光学显微镜图像 ( 标尺 : 100 μm); (e) PDIF-CN 2 薄膜的光学显微镜图像 ( 标尺 : 100 μm); (f) C 8 -BTBT 薄膜的 AFM 图像 ( 标 尺 : 1.6 μm); (g) PDIF-CN 2 薄膜的 AFM 图像 ( 标尺 : 1.6 μm); (h) 具有非对称金属电极的有机光电突触晶体管器件结构 ; (i) 器件 配置为光感知型突触 ; (j) 器件配置为计算型晶体管 ( 网络版彩图 ) Figure 1 Organic optoelectronic synaptic devices. (a) The schematic diagram of human retina and brain system. (b) The architecture of a reservoir computing. (c) The preparation of organic thin films by dip coating method. (d) The optical microscope image of C 8 -BTBT film. Scale bar: 100 μm. (e) The optical microscope image of PDIF-CN 2 film. Scale bar: 100 μm. (f) The AFM image of C 8 -BTBT film. Scale bar: 1.6 μm. (g) The AFM image of PDIF-CN 2 film. Scale bar: 1.6 μm. (h) The schematic diagram of organic optoelectronic synaptic transistor with asymmetric metal electrodes. (i) The device is configured as a light-aware synapse. (j) The device is configured as a computational transistor (color online).
5GDN Industry White Paper 5G 确定性网络产业白皮书 - Huawei
*注：关于服务可用性，99.9% 表示服务每年可能中断 8 小时，99.95% 表示服务每年可能中断 4 小时，99.99% 表示服务每年可能中断 1 小时。
