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零信任分数基于企业网络中的网络级访问控制
摘要 - 零信任安全最近引起了企业网络安全性的关注。其关键想法之一是根据信任分数做出网络级别的访问决策。但是，企业领域的基于得分的访问控制仍然缺乏我们理解中的基本要素，在本文中，我们在三个关键方面做出了贡献。首先，我们提供了29个信任属性的综合列表，可用于计算信任评分。通过引入一种新颖的数学方法，我们演示了如何量化这些属性。第二，我们描述了一种基于动态风险的方法，以计算信任得分必须满足允许访问所需的信任阈值。第三，我们基于主观逻辑引入了一种新颖的信任算法，该算法结合了前两个贡献，并提供了精细的决策可能性。我们讨论了与轻质添加剂算法相比，该算法如何显示出更高的表现力。性能方面，基于主观逻辑方法的原型表明，将访问决策与添加剂方法相似的计算时间。此外，与静态阈值相比，动态阈值计算仅显示决策时间增加7％。索引条款 - 网络安全，访问控制，信任
下级神经胶质瘤切除后设定转移恶化的网络级预测
目的本研究的目的是预测低级神经胶质瘤切除后的固定转移恶化。方法作者回顾性分析了102例接受低级神经胶质瘤手术的两分之一系列。术前和手术后3-4个月评估了Trail制作测试B和A（TMT B-A）的完成时间之间的差异。与手术腔形态相关的信息的高维度以四种不同的方式减少到一小组预测因子：1）手术腔之间的重叠与组成YEO的17 network大脑的122个皮层包裹之间的重叠； 2）拖拉克斯：主要白质束的空腔断开； 3）手术腔与YEO网络之间的重叠；和4）脱节：Yeo网络的空腔结构断开连接的签名。实施了一种随机的森林算法，以预测TMT B-A Z分数的术后变化。结果最后两种基于网络的方法在剩下的受试者中产生了明显的精度（接收器操作特征曲线下的区域[AUC]大约等于0.8，p大约等于0.001），并且构成了两个替代方案。在单一树层次模型中，YEO皮质皮质网络12（CC 12）的损害程度是一个关键节点：损害CC 12的患者高于7.5％（皮质重叠）或7.2％（DISCONETS）（DISCONETS）具有更高的降低风险，在该网络上首次损害了该网络和良好的损害之间的损害。结论作者的结果对网络级方法是解决病变 - 症状映射问题的有力方法，使机器学习能力具有个人结果预测的强大方法。
鼠标关键时期期间的视觉剥夺重组网络级功能连接
一个依赖经验可塑性的经典例子是眼部优势（OD）转移，其中单眼剥夺（MD）在视觉皮层中的神经元的反应性得到了深刻的改变。已经假定，OD转移还改变了全球神经网络，但是从未证明这种影响。在这里，我们使用宽局部荧光光学成像（WFOI）来表征具有遗传编码钙指示剂（THY1 -GCAMP6F）的雌性和雄性小鼠急性（3 d）MD期间基于钙的静息状态功能连通性的。我们首先通过将信号计算到噪声属性的整个数据处理管道来建立WFOI的基本性能。MD后，我们发现剥夺视觉皮层中δ条带（0.4 - 4 Hz）GCAMP6活性降低，这表明MD降低了该区域的兴奋活动。此外，MD之后，半球间视觉同位功能连通性降低，伴随着顶叶和运动同位型连通性的降低。最后，我们观察到了MD后2天达到峰值的视觉和顶叶皮层之间增强的互联网连接。一起，这些发现支持以下假设：早期MD诱导包括关联皮质在内的不同功能网络的动态重组。
TR 128 909 -V18.0.0-5G
ts 28.100 [2]提供了一种根据自主能力的定性描述（人类和电信系统的参与）来评估自主网络级别的方法，用于整个工作流程中的每个任务，用于评估具有某些管理范围的单个风景的电信系统自主能力。这种评估方法是电信系统自治能力的定性评估方法，评估结果可以是1级，第2级，第3级，4级和5级。例如，如果RAN MNF实现了以下自治能力以进行无线电覆盖优化，则基于自主网络级别的一般分类，定性评估结果为2级（请参见图4.1.2-1），以在TS 28.100中的第7.1.2条中进行网络优化[2]。
使用双方描述和绘制R
5计算指数9 5.1网络级索引。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 5.2组级指数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 5.3链接级索引。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 5.4物种级（=节点级）指数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 5.5选择哪个索引？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 5.5.1一个索引，许多价值观：一个警示性的故事，由中间弄得14 5.5.2索引冗余：不同的索引能说出同一件事吗？。。。。。。。。15 5.5.3关于同一主题的变体：我应该选择一组类似的索引的哪个索引？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19
SVR 网络参与者调整策略以获得初始云访问
随着网络级防御系统改进了对可疑活动的检测，SVR 参与者开始寻找其他在互联网上保持隐蔽的方法。与此参与者相关的 TTP 是使用住宅代理 (T1090.002)。住宅代理通常会使流量看起来来自互联网服务提供商 (ISP) 范围内的 IP 地址，这些地址用于住宅宽带客户，并隐藏真实来源。这会使区分恶意连接和典型用户变得更加困难。这降低了使用 IP 地址作为入侵指标的网络防御的有效性，因此，考虑各种信息源（例如应用程序和基于主机的日志记录）来检测可疑活动非常重要。
贡献报告-Indico Global
生活系统的基本特征是将多维式信号与内存相结合，以便在不断变化的环境中产生复杂的自组织行为。使用单细胞中信号网络级别的计算，我们已经确定细胞利用动态幽灵状态作为一种存储器生成机制，以从随着时间变化的信号中整合信息，并通过实验验证了幽灵状态是细胞表面受体网络在关键性组织中组织的细胞表面受体网络的新特征。i将与幽灵状态讨论生物计算的理论框架的发展，并探索我们可以将发现从单个单元格中的信号网络扩展到整个神经元网络执行的计算。
C:/Dace Backup/DSN/CRC 论文/final_final_version/Paultisch_CRC_Ultra_dependable.dvi
循环冗余码 (CRC) 如果使用得当，可以成为一种有效且相对便宜的方法来检测通信信道上的数据损坏。但是，有些系统使用 CRC 的方式违反了分析 CRC 有效性时做出的常见假设，导致对系统可靠性的预测过于乐观。CRC 以一定的概率检测错误，这取决于所用特定代码的强度、误码率和正在检查的消息长度等因素。常见的假设还包括被动网络级间、显式数据字、无记忆通道和随机独立符号错误。在本文中，我们确定了一些 CRC 使用示例，这些示例损害了超可靠的系统设计目标，并推荐了通过架构方法而不是错误检测编码方法来提高系统可靠性的替代方法。
Chiro-Electroxtortic Triggers具有多功能活性介电层
失语症患者可能会出现各种语言障碍，例如中风等脑损伤。在中风期间和中风后发生了多个相互依存的神经生物学事件，导致灰色和白质的脑组织死亡（Quillinan，Herson和Traystman，2016年），并严重破坏负责语言处理的大脑区域之间的联系。在过去的几十年中，神经影像学研究提供了对这些语言降低的病理学的见解，并且可以将发现的结果大致分为两组：1）局灶性脑损伤对语言功能的影响，2）2）网络级别的影响 - 网络级别的影响 - 语言行为对语言行为（Kiran＆Thompson，2019，2019）。在这里，我们将在它们的方法论的背景下首次回顾这些观察结果，重点介绍使用结构数据的研究，然后提出对结构连通性破坏的补充分析，以进一步了解我们对势力失语中语言障碍的理解。基于体素的病变 - 症状映射揭示了皮质损伤与语言障碍之间的关系（VLSM，Bates等，2003）。传统上，VLSM在每个大脑的每个体素上使用T统计量来确定病变地形与中风后的游骑兵能力有关，例如规格的生产和语音组成（Borovsky，Saygin，Bates，＆Drorkers，2007; Henseler，Regenbrecht，＆Obrig，＆Obrig，＆Obrig，2014; U Yaa等 Halai, & Labon, 2014 ; Chn, et al., 2011 et al., 2017 ; 2018 ; ; schumer et al., 2010 ; ya m m , 2013 ; Republic et al., 2018 ), 2018 ; Pro- Cessing ( Den Ouden et al., 2019 ; Drorkers, Wilkins, Van valin, redfern, & jaeger, 2004 ; Lukic et al., 2020 ; Magnusdots et al., 2013 Roalsky等人，2017年），数字和单词阅读（Døli等，2020； Piras＆Maranglo，2009）和拼写（Rapp，Purcell，Hillis，Capasso，＆Miceli，2016年）