XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System蛮力
通过深度学习技术检测蛮力攻击的强大框架
摘要：在网络环境中对蛮力威胁的精确识别引起了相当大的关注。它强调了新方法的需求，因为现有方法通常会导致许多错误的警报，并在实时威胁检测中延迟。为了解决这些问题，本研究提出了一个新颖的入侵检测框架，该框架利用深度学习模型，以更准确，有效地检测蛮力攻击。该框架的结构包括使用CSE-CICIDS2018数据集在研究开始时执行的数据收集和预处理组件。设计体系结构包括数据收集和预处理步骤。采用特征提取和选择技术来优化模型培训的数据。此外，在构建模型后，从功能选择中从数据中提取了各种属性，将在培训中使用。然后，建造深度学习算法的多个体系结构，其中包括人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN）和长期记忆（LSTM）模型。评估结果表明，CNN和LSTM的精度分别达到99.995％和99.99％。它展示了其检测网络流量中复杂攻击模式的能力。表明CNN网络获得了最佳结果，测试时间为9.94秒。这将CNN作为一种有效的方法确定，可以迅速达到高精度。相比，我们在解决它们的弱点的同时超过了当前方法的准确性。这些发现与CNN在蛮力攻击检测框架中的有效性是一种更准确，更快的替代方案，从而提高了实时检测网络入侵的能力。
pirtobrutinib：带有柔软侧面的“蛮力”
In this issue of Haematologica , Shah and colleagues report toxicity and outcomes of a subgroup of 127/597 patients with low-grade B-cell lymphomas, previously intolerant to at least one Bruton tyrosine kinase inhibitor (BTKi) and without progressive disease (PD), who were treated with pirtobrutinib in the phase I/II BRUIN study.1此亚组分析提供了临床相关的数据，因为尽管发生不良事件（AE），但尽管临床疗效持续进行临床功效，但多达40％的接受共价BTKI的患者仍会停止治疗。这样的AE包括心房颤动，出血，感染，腹泻，皮疹和关节痛，其中2个是由于BTKI与EGFR，SRC和TEC（例如EGFR，SRC和TEC）的结合。3折叠曲替尼是一种非共价BTKI，BTK的选择性> 100倍，与363/370（98％）的其他激酶进行了测试，从而限制了远不含量的毒性。4作为原理证明，折叠式曲丁替尼与先前发表的复发 /耐火性慢性淋巴细胞白细胞（CLL） /小细胞淋巴细胞淋巴瘤（sll）和麦芽瘤的患者（<5％）的停药率相关。5,6在Shah及其同事的研究中，有94％的患者以前在其疾病病程中的某个时候接受了依鲁替尼。 雌性丁比的感染的一半是相关的，因为大多数研究都是在19009年大流行期间进行的。 这突出了预防性的重要性5,6在Shah及其同事的研究中，有94％的患者以前在其疾病病程中的某个时候接受了依鲁替尼。雌性丁比的感染的一半是相关的，因为大多数研究都是在19009年大流行期间进行的。这突出了预防性的重要性1导致伊布鲁蒂NIB中断的最常见不良事件是心脏疾病（32％），感染（10％），中性粒细胞减少症（9％），皮疹（9％），肢数 /肌痛（8％），出血 /出血（7％），胃部疾病（6％）（6％）（5％）（5％），（5％），（5％），（6％），（6％），（5％），（5％），（5％），（5％），（5％），（5％）（5％），（5％）（5％）（5％）与CLL/SLL中ibrutinib的其他研究一致。7,8总共有64％的治疗生气AE导致先前的BTKI中断并未与折叠式折叠抗体发生，但除了感染，中性粒细胞减少症和胃肠道疾病外，这些复发率> 50％，尽管这些因素> 50％，但这些疾病> 50％，但由于不适合于2例患者，因此这些疾病率低或散发出了2个患者的症状。