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FortiGate FortiWiFi 60F 系列数据表
FortiGate Cloud 是一种 SaaS 服务，可为 Fortinet FortiGate NGFW 提供简化的管理、安全分析和报告，帮助您更有效地管理设备并降低网络风险。它通过零接触配置简化了 FortiGates 和下游连接设备（如 FortiAP、FortiSwitch 和 FortiExtender）的初始部署、设置和持续管理。它提供对流量分析和安全威胁的实时和历史可见性，以降低风险并改善安全态势。查看存储在云中长达一年的各种威胁、网络流量和系统事件，并提供预定义的报告以满足合规性并提供可操作的见解。
阿尔贝托·西诺罗尼 - 布雷西亚
教授信息工程领域（尤其是计算机科学和电信领域）的各种英语授课课程。他负责模拟和数字信号处理、图像分析、信息理论、电子通信等领域的众多考试，并承担教学责任。多年来，他参与了五门新课程的启动（数字信号处理 C（现为信息表示的高级方法）、电信网络流量建模、TLC 法律法规、遥感处理和采集系统（现为遥感数据分析）和图像数据分析）。教学负荷稳定在每年 120 到 140 小时的正面教学时间之间。教学活动连贯，并且通常与研究活动协同。
火箭安全壳
Rocket®安全外壳是一种全面的安全解决方案，可以保护主机系统（Mainframes，Unix®服务器和X Window System™应用程序）之间的网络流量，包括Internet通信）以及远程PC和Web浏览器。在Rocket®ExpeR或Rocket®Hostexplorer中包含时，它提供了安全的Shell 2（SSH-2），安全套接字层（SSL），Lipkey和Kerberos安全机制，以确保通信类型的安全性，例如X11，NFS，NFS，末端模拟（Telnet），FTP），FTP和任何TCP/IP协议。火箭安全外壳加密数据，以满足FIPS 140-2等最艰难的标准和要求。
量子计算的风险与机遇
虽然量子比特的数量本身不足以作为性能指标（[Smit22]），但复杂性的指数增长表明了量子计算机未来可能拥有的潜在计算能力（[Feld19]）。实验室的概念验证为成熟量子技术的潜在能力带来了光明的前景。一旦成熟，量子技术将大大加快计算速度，在数据湖分析、工业流程建模或网络流量优化等方面带来优势。此外，它的计算能力将大大减少破解基于大数分解的加密密钥所需的时间——这在今天是一个难题，但未来将变得相对容易破解。凭借其先进的计算能力，量子计算机将对 RSA 等广泛使用的加密解决方案构成威胁（[MIT19]）。
保障未来出行安全：网络安全问题...
鉴于电动汽车 (EV) 市场的不断扩大，开发一个兼顾消费者便利性和安全性的生态系统势在必行。电动汽车充电站管理系统 (EVCSMS) 提供的大量数据由物联网 (IoT) 生态系统提供支持。入侵检测系统 (IDS) 跟踪网络流量以发现 IT 和 IoT 环境中潜在的危险数据交换，其有效性和准确性正在不断提高。由于机器学习和深度学习技术加速了 IDS 的发展，入侵检测正成为学术界的一个主要课题。本文提出的研究目标是使用基于机器学习的入侵检测系统来保护电动汽车充电站 (EVCS) 的生态系统，该系统具有低误报率和高准确率。
选择零信任网络的仔细考虑...
VDI和ZTNA的组合是一种互惠互利的关系，结合了增强的网络流量可见性，它正在运动中，与端点上发生的情况更深入，更深层的设备级别的细节。这具有显着提高技术跨技术的一致安全控制并减少整个网络环境中的盲点的能力。此外，应用程序最终用户还通过统一的访问体验从这种组合中受益，这简化了使用情况，而无需在端点上使用其他控制台，代理或配置。随着VDI和ZTNA统一的统一，它可以帮助台家和技术人员，从而降低了管理的复杂性和流线修复工作流程，从而改善了整体企业运营效率和重要的IT指标，例如时间进行补救。
利用机器学习实现医疗设备的网络安全
摘要 - 本研究旨在通过识别漏洞和推荐有效策略来增强起搏器设备的网络安全框架。目标是查明网络安全弱点，利用机器学习预测安全漏洞，并根据分析趋势提出对策。文献综述强调了起搏器技术从基本的固定速率设备向具有无线功能的复杂系统的转变，这在改善患者护理的同时，也带来了重大的网络安全风险。这些风险包括未经授权的进入、数据泄露和危及生命的设备故障。本研究的方法采用定量研究方法，使用 WUSTL-EHMS-2020 数据集，其中包括网络流量特征、患者的生物特征和攻击标签。机器学习预测的分步方法包括数据收集、数据预处理、特征工程和使用支持向量机 (SVM) 和梯度提升机 (GBM) 进行模型训练。实施结果使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等评估指标来表明 GBM 模型优于 SVM 模型。 GBM 模型的准确率高达 95.1%，而 SVM 的准确率仅为 92.5%，精确率高达 99.6%，而 SVM 的准确率仅为 96.7%，召回率高达 94.9%，而 SVM 的召回率仅为 42.7%，F1 得分高达 76.3%，而 SVM 的 F1 得分仅为 59.0%，这使得 GBM 模型在预测网络安全威胁方面更为有效。这项研究的结论是，GBM 是一种有效的机器学习模型，可通过分析网络流量和生物特征数据模式来增强起搏器网络安全。未来改善起搏器网络安全的建议包括实施 GBM 模型进行威胁预测、与现有安全措施集成以及定期更新和再训练模型。
使用机器学习对物联网设备的恶意软件分析
泰米尔纳德邦，印度摘要： - 物联网（IoT）设备的扩散引入了用于网络威胁的新领域，恶意软件针对这些设备越来越普遍。本研究论文使用机器学习算法对物联网恶意软件进行了深入分析。我们利用IoT-23数据集（来自恶意和良性IoT设备的网络流量数据的全面集合）来开发和评估用于恶意软件检测的机器学习模型。我们的研究始于数据预处理，包括数据清洁和功能工程，以准备数据集进行分析。我们探讨了IoT-23数据集的特征，揭示了对IoT恶意软件协议和行为的见解。为了增强我们的模型的预测能力，我们采用了诸如单热编码之类的技术来有效地处理分类变量。我们尝试了几种机器学习算法，包括随机森林，逻辑回归，K-Nearest邻居和天真的贝叶斯，将网络流量分为良性或恶意类别。我们使用准确性，精度，召回和F1得分等指标来评估这些模型的性能。此外，我们研究了不同属性之间的特征重要性和相关性，以更好地了解数据集。我们的研究结果阐明了机器学习在检测物联网恶意软件中的有效性，这对增强了物联网生态系统的安全性。本文有助于物联网安全方面的知识越来越多，并为该关键领域的进一步研究奠定了基础。采用机器学习模型可以检测和减轻物联网恶意软件威胁，最终保护物联网设备和网络的完整性和隐私。关键字：物联网设备，恶意软件分析，机器学习，网络安全性，物联网生态系统1。简介