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从挑战到机遇：基于AI的车载入侵检测系统的全面研究
摘要 - 对基于ML的车载入侵检测系统（IV-ID）进行了重大研究，但这些系统的实际应用需要进一步完善。IV-IDS的关键性性质要求进行精确和审视的评估和可行性评估指标。本文通过进行严格的基于ML的IV-IDS分析来满足这种需求。我们对最近的汽车取证研究进行了详尽的审查，这些研究焦点介绍了与工具网络相关的约束以及相关的安全/安全要求，以揭示现有文献中当前的差距。通过解决IV-IDS中AI的局限性，本文有助于现有的研究语料库，并定义了车载网络系统的相关基线指标。本质上，我们将现实世界自动驾驶汽车的要求与安全域的要求调和，从而评估了基于AI的入侵检测系统的可行性。索引术语 - 机器学习，入侵检测，前提，车载网络
摩托车 - 载入式状态 - 人口统计学 -
美国室内部门保护和管理国家的自然资源和文化遗产；提供有关这些资源的科学和其他信息；并尊重其对美国印第安人，阿拉斯加原住民和附属岛屿社区的信任责任或特别承诺。美国的任务鱼类和野生动植物服务将与其他人合作，以保护，保护和增强鱼类，野生动植物，植物及其栖息地，以使美国人民继续受益。该服务负责对我们的自然资源至关重要的国家计划，包括野生动植物和运动鱼类修复补助金。这两种赠款向各州，英联邦和领土提供了改善和保护鱼类和野生动植物资源的项目，并确保其向公众供应。
载入脂质纳米颗粒中的维生素D在INS-1E细胞中显示胰岛素效应
越来越多的证据表明，补充维生素D（VITD）在解决广泛的VITD缺乏方面具有有益的作用，但目前使用的VITD3配方表现出较低的生物利用度和毒性约束。因此，研究了研究这些问题以解决这些问题以解决这些问题。PLGA NP提出了74或200 nm，缔合效率（AE）分别为68％和17％，vitd3的快速爆发释放。SLN和NLC均表现出较高的多分散性和较大的NPS大小，约500 nm，在NLC的情况下，可以使用热高压均质化将其降低至200 nm左右。VITD3分别在SLN和NLC中有效加载，AE分别为82％和99％。尽管SLN显示出爆发释放，但NLC允许持续释放VITD3近一个月。此外，NLC在4℃下最多一个月的VITD3载荷显示出较高的稳定性，并且对INS-1E细胞没有细胞毒性作用，最高为72 h。用VITD3预处理的INS-1E细胞观察到了葡萄糖依赖性胰岛素分泌的趋势增加（约30％）。以自由形式和在NLC上加载后始终观察到这种效果。总体而言，这项工作有助于进一步阐明VITD3的合适递送系统以及该代谢产物对β细胞功能的影响。
使用可解释的人工智能提高基于人工智能的车载入侵检测系统的可信度
摘要 车载入侵检测系统 (IV-IDS) 是用于检测针对电动或自动驾驶汽车的网络攻击的保护机制之一，其中基于异常的 IDS 解决方案在检测攻击尤其是零日攻击方面具有更好的潜力。通常，由于难以区分正常数据和攻击数据，IV-IDS 会产生误报（错误地将正常数据检测为攻击）。它可能导致不良情况，例如系统松懈加剧，或在生成警报后事件处理中的不确定性。借助复杂的人工智能 (AI) 模型，IDS 提高了检测到攻击的机会。然而，使用这种模型是以降低可解释性为代价的，可解释性这一特性在确定其他各种有价值的需求时被认为很重要，例如模型的信任、因果关系和稳健性。由于基于人工智能的复杂 IV-IDS 缺乏可解释性，人类很难信任这样的系统，更不用说知道当 IDS 标记攻击时应该采取什么行动。通过使用可解释人工智能 (XAI) 领域的工具，本论文旨在探索可以根据模型预测产生什么样的解释，以进一步提高基于人工智能的 IV-IDS 的可信度。通过比较调查，在自定义、伪全局、基于可视化的解释（“VisExp”）和基于规则的解释上评估了与可信度和可解释性相关的方面。结果表明，VisExp 提高了可信度，并增强了基于人工智能的 IV-IDS 的可解释性。关键词：入侵检测系统、车载入侵检测系统、机器学习、深度学习、可解释人工智能、可信度。