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技术使用和道德政策
技术使用和道德政策 2024 年 6 月 14 日 一般声明 西北俄亥俄大学为教职员工和学生提供计算机和电话硬件、软件和系统。本文件构成了全校范围内有关适当使用所有大学计算、电话和网络资源的政策。提供这些资源是为了促进大学的学术和机构目标。访问和使用计算机技术要求每个授权人员以合乎道德的方式开展计算业务。这些准则旨在补充而不是取代目前适用于这些资源的所有现行法律、法规、协议和合同。访问计算机系统的权限须遵守大学政策以及地方、州和联邦法律。适当的使用应始终合法且合乎道德，体现学术诚信和社区标准，并在共享资源的消费方面有所克制。大学将对违反此政策的任何员工或学生采取适当的纪律处分。违反本政策中关于使用大学提供的所有信息服务和设施的原则的行为也可能受到刑事或法律诉讼。适用性本政策适用于大学计算和电话资源的所有用户，以及这些资源的所有用途。其他政策可能适用于大学特定部门提供或运营的特定计算机、计算机系统或网络。如果对允许的使用有疑问，请咨询您感兴趣的特定计算机、计算机系统或网络的操作员或管理员，或咨询信息技术部副总裁。适当使用适当使用信息技术资源包括教学、独立学习和大学办公室的官方工作。授权用户包括：(1) 大学的教职员工和学生；(2) 从公共信息服务连接的任何人；(3) 其他人，其访问有助于促进大学的使命，并且其使用不会干扰其他用户对资源的访问。任何滥用或违反
都柏林大学
开放位置该DOC项目旨在创建一个全面的分析模型，用于捕获和量化网络的关键性和鲁棒性指标，并采用小波数据包转换来实现算法的函数。该框架将受到生物网络的堕落概念的启发。与预测退化性和替代决策有关的一项大多数后奖学金可以通过强大的拓扑和可函数来在弹性6G网络上工作。在这个博士后项目中，目的是应用生物网络的退化概念来提高对网络攻击和失败的未来6G网络的弹性。我们的研究旨在回答关键问题：我们如何确定网络堕落的出现？然后，随着网络拓扑的发展，我们如何推断退化的存在和水平？从估计的变性中获得的见解将作为量化可及性并提供有关不同网络资源，组件和功能之间互换性程度的决策程度的指标。该职位将位于爱尔兰三一学院的连接研究中心，并将资助24个月。博士后研究员将成为TCD工程学院的一部分。与Indrakshi Dey博士（东南技术大学）合作，该职位将在Nicola Marchetti教授（都柏林三一学院）的指导下。该帖子还需要在Connect（https://connectcentre.ie/）内进行可能的合作，这是爱尔兰最大的电信研究中心。该博士后项目是一个名为“ Plastg（弹性网络中的可及格网络6G移动网络）”的较大研究项目的一部分，该项目由爱尔兰研究和NSF的支持，在美国 - 爱尔兰研发合作计划下。资格候选人必须拥有电子工程，计算机工程，计算机科学或相关领域的博士学位。也将考虑与博士学位相同的经验。薪水将与经验和成就相称。成功的候选人将加入下一代无线网络的高技能和创新研究人员的团队。
NSE7_ZTA -7.2考试名称：Fortinet NSE 7-零信任...
A.充当分割网关B.端点漏洞管理C.设备发现和分析D.数据包检查答案：AC解释：NGFW代表下一代防火墙，该防火墙是一种网络安全设备，它提供了传统防火墙以外的高级功能，例如应用程序意识，身份认识，标识息，威胁预防，预防预防和其他安全工具。ZTA代表零信任体系结构，这是一个安全模型，在授予对网络资源访问之前，需要严格验证每个请求的身份和上下文。ZTA假定即使将设备或用户默认不可信任，即使它们已连接到公司网络或以前已验证。在ZTA部署中，NGFW可以执行两个功能：充当分割网关：NGFW可以充当分段网关，该设备是基于安全策略和规则将网络不同片段分开的设备。分割可以帮助隔离和保护敏感的数据和应用程序免受未经授权或恶意的访问，并减少攻击表面并包含违规的影响。ngfw可以根据设备和用户的身份和上下文以及他们正在访问的应用程序和服务来执行颗粒状细分策略。ngfw还可以与其他细分工具（例如软件定义的网络（SDN）和微分析）集成，以在整个网络上提供一致且动态的分割。设备发现和分析可以帮助NGFW根据设备类型，角色，位置，健康和活动应用适当的安全策略和规则。设备发现和分析：NGFW还可以执行设备的发现和分析，这些过程是识别和对连接到网络的设备及其属性和行为的过程。设备发现和分析还可以帮助NGFW检测并响应可能对网络构成威胁的异常或恶意设备。问题2展览。
基于人工智能的 Web3 声誉系统案例
在过去十年中，越来越多的人呼吁建立去中心化的 Web3，旨在解决当前中心化基础设施的缺点，包括单点故障、审查和数据隐私。去中心化 Web3 的一个重要方面是能够外包任务以节省资源，从而创建网络资源共享 (NRS) 服务。这一点至关重要，因为不应盲目信任中央服务器（例如云）。NRS 服务大致可分为存储、计算或带宽共享服务。服务也可能针对所有这些服务，例如去中心化内容交付网络。在去中心化网络中共享网络资源并不是一个新概念，但 Web3 计划的独特之处在于它们与区块链的集成以创建激励层。传统的点对点 (P2P) 系统存在许多问题，导致它们在长期内毫无用处，包括搭便车、由于客户流失而导致的不稳定以及安全漏洞 [1]。通过以加密货币奖励的形式为已完成的工作提供公平交换，基于区块链的 NRS 服务增加了激励、安全性和稳健性。NRS 服务的一个突出示例是 Filecoin [2]，这是一个去中心化的存储市场。区块链用作激励层，允许客户和卖家在公共账本上创建存储交易并相应地奖励存储节点。由于区块链上的存储效率极低，因此数据本地存储在存储节点上。虽然区块链可用于为链上交易建立信任，但实际的 NRS 服务是在链下提供的，并直接在双方之间进行。这意味着我们不能仅仅依靠网络中诚实的大多数人来确保安全。一个简单的例子是，提供者节点承诺提供服务，但无法完成服务。虽然它没有获得额外的奖励，但客户可能会遇到额外的负面后果。由于网络中的任何节点都可能是恶意的，因此每笔交易都存在风险。
DARPA-1 国防高级研究计划局
提案提交说明 第 2 版 简介 DARPA 的使命是对突破性科学技术进行战略性早期投资，这些技术将对我们的国家安全产生长期积极影响。作为这一使命的一部分，DARPA 对科学技术进行高风险、高回报的投资，这些投资有可能颠覆当前的理解和/或方法。全球范围内的科学和技术发现步伐都在加快，从而产生了新的研究领域，并通过 SBIR 和小企业技术转让 (STTR) 计划确定了适合小企业利用的科学领域。小企业对于开发支持国家安全的技术至关重要。建议者考虑向国防部 (DoD) 各部门提议的研究/研发 (R/R&D) 是否也具有私营部门的潜力，无论是用于拟议的应用还是作为其他应用的基础。以下主题重点关注对 DARPA 使命很重要的技术领域，追求属于其技术办公室之一的创新研究概念。有关 DARPA 技术领域和感兴趣研究主题的更多信息，请访问：http://www.darpa.mil/about-us/offices。DARPA 通过 DARPAConnect 提供免费资源，帮助潜在参与者了解 DARPA，包括“DARPA 提案成功秘诀”。加入 DARPAConnect www.DARPAConnect.us，利用按需学习和网络资源。回应本 BAA 主题的提案人必须遵循国防部 SBIR 计划 BAA 中提供的所有一般说明。以下说明提供了除国防部计划 BAA 之外或与之不同的 DARPA 要求。所有 DARPA SBIR 和 STTR 提案都必须通过国防 SBIR/STTR 创新门户 (DSIP) 以电子方式提交，如这些说明的提案准备和提交部分所述。建议公司在发现提案机会后尽快注册，以避免提案提交过程延误。建议提案者尽早提交提案，以避免由于 BAA 截止前最后几个小时流量过大而导致意外延误。DARPA 无法接受任何逾期提案。
DARPA-1 国防高级研究计划局（...
第 5 版简介 DARPA 的使命是对突破性科学技术进行战略性早期投资，这些技术将对我们的国家安全产生长期积极影响。作为这一使命的一部分，DARPA 对科学技术进行高风险、高回报的投资，这些投资有可能颠覆当前的理解和/或方法。全球范围内的科学和技术发现步伐都在加快，从而产生了新的研究领域，并通过 SBIR 和小企业技术转让 (STTR) 计划确定了适合小企业利用的科学领域。小企业对于开发支持国家安全的技术至关重要。建议者考虑向国防部 (DoD) 各部门提议的研究/研发 (R/R&D) 是否也具有私营部门的潜力，无论是用于拟议的应用还是作为其他应用的基础。以下主题重点关注对 DARPA 使命很重要的技术领域，追求属于其技术办公室之一的创新研究概念。关于 DARPA 技术领域和感兴趣研究主题的更多信息，请访问：http://www.darpa.mil/about-us/offices。DARPA 通过 DARPAConnect 提供免费资源，帮助潜在参与者了解 DARPA，包括“DARPA 提案成功秘诀”。加入 DARPAConnect www.DARPAConnect.us，利用按需学习和网络资源。回应本 BAA 主题的提案人必须遵循国防部 SBIR 计划 BAA 中提供的所有一般说明。以下说明提供了除国防部计划 BAA 之外或与之不同的 DARPA 要求。所有 DARPA SBIR 提案都必须通过国防 SBIR/STTR 创新门户 (DSIP) 以电子方式提交，如这些说明的提案准备和提交部分所述。建议公司在发现提案机会后尽快注册，以避免提案提交过程延误。建议提案者尽早提交提案，以避免由于 BAA 截止前最后几个小时流量过大而导致意外延误。DARPA 无法接受任何逾期提案。
5G网络中的AI驱动网络编排
摘要：5G网络的出现引入了连通性的新时代，实现了更快的速度，较低的延迟以及对大量连接设备的支持。为了满足对可靠，高效和可扩展网络的不断增长的需求，AI驱动的网络编排正在5G环境中成为一种关键技术。利用人工智能（AI）和机器学习（ML），5G中的网络编排正在从手动，反应性管理转变为主动和适应性自动化。此转换可以通过不断从网络条件和用户行为学习来实现动态资源分配，优化的流量流以及增强的服务质量。AI驱动的编排允许实时决策，资源优化和预测性维护，这共同有助于更具弹性和敏捷的网络。此外，它通过动态调整每个区域的独特要求来增强在远程医疗，自动驾驶汽车和智能城市等领域中管理复杂，多样化用例的能力。通过利用AI和ML的功能，网络运营商可以降低运营成本，提高可扩展性并实现严格的性能基准。本文探讨了AI和ML在精心策划5G网络中的作用，突出了关键技术，挑战和未来的影响。KEYWORDS: AI-driven network orchestration, 5G network optimization, machine learning in telecommunications, dynamic network management, predictive analytics, reinforcement learning, neural networks, network slicing, resource allocation, AI in telemedicine, autonomous vehicles, industrial IoT, smart manufacturing, edge AI, network scalability, quality of service (QoS), quality of experience (QoE), data privacy in 5G, future AI和5G的趋势，网络安全性，用于网络资源管理的AI，电信创新，5G网络体系结构和实时网络调整。
DARPA-1 国防高级研究项目...
提案提交说明第 2 版简介 DARPA 的使命是对突破性科学技术进行战略性早期投资，这些投资将对我们的国家安全产生长期积极影响。作为此使命的一部分，DARPA 对科学技术进行高风险、高回报的投资，这些投资有可能颠覆当前的理解和/或方法。全球范围内，科学和技术的发现速度都在加快，从而产生了新的研究领域，并通过 SBIR 和小企业技术转让 (STTR) 计划确定了适合小企业利用的科学领域。小企业对于开发支持国家安全的技术至关重要。鼓励提案人考虑向国防部 (DoD) 各部门提议的研究/研发 (R/R&D) 是否也具有私营部门的潜力，无论是用于拟议的应用还是作为其他应用的基础。以下主题重点关注对 DARPA 使命至关重要的技术领域，追求属于其技术办公室之一的创新研究概念。有关 DARPA 技术领域和感兴趣的研究主题的更多信息，请访问：http://www.darpa.mil/about-us/offices 。DARPA 通过 DARPAConnect 提供免费资源，帮助潜在参与者了解 DARPA，包括“DARPA 提案成功秘诀”。加入 DARPAConnect www.DARPAConnect.us，利用按需学习和网络资源。回应此 BAA 中主题的提案人必须遵循 DoD SBIR 计划 BAA 中提供的所有一般说明。除了 DoD 计划 BAA 之外或偏离 DoD 计划 BAA 的 DARPA 要求在以下说明中提供。所有 DARPA SBIR 和 STTR 提案都必须通过国防 SBIR/STTR 创新门户 (DSIP) 以电子方式提交，如本说明的提案准备和提交部分所述。建议公司在确定提案机会后尽快注册，以避免提案提交流程延迟。鼓励提案人尽早提交提案，以避免由于 BAA 关闭前最后几个小时流量大而导致意外延迟。DARPA 无法接受任何迟交的提案。
请引用已发表的版本Nawshin，Faria，Unal，...
在物联网（IoT）中广泛使用了由Android驱动的设备的用法，使它们容易受到不断发展的网络安全威胁的影响。物联网网络中的大多数医疗保健设备，例如智能手表，智能温度计，生物传感器等。检测Android恶意软件对于保护敏感信息和确保物联网网络的可靠性至关重要。本文重点介绍了启用AI的Android恶意软件检测，以改善IoT网络中的零信任安全性，该网络需要在提供网络资源访问权限之前对Android应用程序进行验证和认证。零信任安全模型都需要对试图访问专用网络上资源的每个实体进行严格的身份验证，而不管它们是在网络周围内还是外部。我们提出的解决方案DP-RFECV-FNN，一种用于Android恶意软件检测的创新方法，该方法在零信任模型下为IoT网络设计的前馈神经网络（FNN）中采用差异隐私（DP）。通过集成DP，我们确保在检测过程中数据的机密性，为网络安全解决方案中的隐私设定新标准。通过将DP和零信任安全性的优势与FNN的强大学习能力相结合，DP-RFECV-FNN展示了与最近的论文相比，在保持严格的隐私控制的同时，可以识别已知和新颖的恶意软件类型和更高的精度。这些结果是在不同的隐私预算下实现的，范围为𝜖 = 0。1至𝜖 = 1。dp-rfecv- fnn的精度从97.78％到99.21％，同时利用静态特征，而Android应用的动态特征则使用静态特征，并使用93.49％至94.36％，以检测它是恶意软件还是良性。0。此外，我们提出的特征选择管道使我们能够通过显着减少所选功能和训练时间的数量，同时提高准确性，从而超越最先进的方法。据我们所知，这是第一项通过具有隐私性神经网络模型基于静态和动态功能对Android恶意软件进行分类的工作。
第19届国际网络战与安全会议会议（ICCWS），南非约翰内斯堡，2024年3月26日至27日在零-TRUS
第19届国际网络战与安全会议（ICCWS），南非约翰内斯堡，2024年3月26日至27日，在零 - 信任的Intranet认证问题问题Badenhorst上网络和确保网络资源的可信度是当今互连数字景观中组织的关键安全问题。零信任安全模型是设计和实施ICT系统的一种方法，即使传统上被认为是信任的网络，也可以自动信任客户和服务器。在公司Intranet中实现零值模型需要一种安全的方法来验证本地服务器的身份。在Internet上，对公共服务器的身份的信任是由著名的公共证书机构（CAS）建立的，该证书发行了数字证书以安全识别服务器。但是，局部Intranet服务器存在于网络的内部地址空间内。因此，不可自然地获得由公共CA有效签名的这些服务器的数字证书，而无需公开披露诸如Intranet服务器域名系统（DNS）记录之类的敏感信息。这使组织可以选择依靠端点管理系统在所有Corporatre浏览器上安装自定义CA根证书，或者在某些情况下完全忽略了问题。我们指定了解决此问题的解决方案必须满足的五个要求。在本文中，我们借鉴了在公司内部网络中部署网络安全设备方面的实践经验，以正式定义Intranet认证问题。然后，我们对与Intranet认证问题相关的现有候选解决方案和学术研究进行了全面审查。具体来说，针对公共密钥基础架构和端点管理的现有ICT系统被确定并评估了它们满足解决Intranet认证问题及其成本的既定要求的能力。我们的研究表明，符合Intranet认证问题的技术和安全要求的解决方案超出了较小的私营部门公司和公共部门组织，而不发达和新兴经济体中的公共部门组织无法实现。实施和管理所需的高成本和技术专长使这些解决方案不切实际。因此，通过依靠具有自签名证书的服务器，这些实体无意间使他们的服务器容易受到模仿，信息盗窃和未经授权的资源访问，从而违反了零信任模型的基本原理。我们得出的结论是，对于Intranet认证问题的简单，成本效益且易于管理的解决方案存在差距。