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电子通信（安全措施）条例2024安全措施指南
2“网络和服务的安全”在2023年的第5节中定义为“电子通信网络和服务在给定的信心水平上抵制的任何行动，即损害了这些网络的可用性，真实性，完整性或保密性或保密性和服务的可用性，真实性，完整性或保密性，并可以通过这些网络提供或访问这些网络，或者通过这些服务或访问这些网络。
物联网无线网络中人工智能的挑战
物联网 (IoT) 这一术语由 Kevin Ashton 在 [1] 中首次提出，是网络连接向物理设备（如执行器、传感器和移动设备）的扩展，这些设备能够相互交互和通信，并可进行远程控制或监控。物联网被誉为下一次工业革命的推动者，它将改变我们看待、交互和使用周围现有物理系统的方式。它已经对医疗保健、智能家居、制造业、商业、教育和日常生活的许多其他关键领域产生了重大影响。物联网市场正在经历惊人的增长，预计到 2025 年物联网行业将增长 10 倍 [2]。在可预见的未来，智慧城市将以各种形式出现，例如无人机 (UAV)、智能家居、电子健康设备以及日常生活中使用的情境感知增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 应用，底层通信网络必须不断发展以满足其需求。由于服务不断变化、网络流量空前增加以及由于各种物联网设备和服务的融合而导致的安全威胁形势日益复杂，通信网络还必须支持自主操作。所有这些挑战进一步增加了网络操作的复杂性。人工智能 (AI) 及其学科，即机器学习 (ML)，是实现自主和智能运行网络的主要推动力。自从 Hinton 等人的开创性工作以来。[3] 2006 年，随着深度神经网络快速训练方法的出现，人们对神经网络和其他 ML 方法在通信网络中的兴趣重新燃起 [4]。ML 在无线网络中的应用引起了极大的兴趣，并发表了大量研究文章。然而，这并不是人工智能第一次引起研究界的极大关注。在 70 年代和 80 年代，人们对 ML 产生了极大的热情，
计划下一代通信网络会计官员评估会计官员通常会仔细审查重要政策提案或启动或变更重大项目的计划，然后评估它们是否符合《管理公共资金》中规定的标准。自 2017 年 4 月起，当会计官员同意对政府重大项目组合内的项目进行评估时，政府承诺向议会提供这些评估的要点摘要。此项会计官员评估与请求会计官员批准下一代通信网络 (NGCN) 概要业务案例同时进行。背景国防部的固定网络目前通过三种网络服务提供：业务、关键运营和关键任务，为全球约 2000 个站点提供所有数据安全等级的服务。服务通过两份合同提供：全球连接和国防固定电信服务。这些合同需要退役并由 NGCN 服务取代，并将通过一系列采购活动交付，时间与现有商业安排的结束相吻合：三个采购包是：
计划下一代通信网络会计官员评估会计官员通常会仔细审查重要政策提案或启动或变更重大项目的计划，然后评估它们是否符合《管理公共资金》中规定的标准。自 2017 年 4 月起，当会计官员同意对政府重大项目组合内的项目进行评估时，政府承诺向议会提供这些评估的要点摘要。此项会计官员评估与请求会计官员批准下一代通信网络 (NGCN) 概要业务案例同时进行。背景国防部的固定网络目前通过三种网络服务提供：业务、关键运营和关键任务，为全球约 2000 个站点提供所有数据安全等级的服务。服务通过两份合同提供：全球连接和国防固定电信服务。这些合同需要退役并由 NGCN 服务取代，并将通过一系列采购活动交付，时间与现有商业安排的结束相吻合：三个采购包是：
6G 网络调查：愿景、要求、架构...
我们的社会越来越依赖数字化。例如，不同类型的物理和虚拟对象连接到物联网，所有服务都被数字化，连接设备的数量不断增长，从而导致大量数据的交换。当前的通信网络5G无法满足未来的需求。因此，对高速移动通信的需求对于更好地为新服务和新兴应用的到来做好准备至关重要。即扩展现实，全息通信，传感互联网，人类数字孪生，智慧城市和工业等。这些新用例应用于许多不同的领域。例如，健康，自动交通，气候，网络安全等。因此，新一代网络6G的研究已经开始承受5G的极限并应对新的挑战。本文对第六代通信网络进行了相关研究。首先，介绍了6G网络的愿景、需求和预期应用场景。然后，描述了智能架构与天、空、地、海网络的融合。随后，对未来第六代所需的最重要的潜在关键技术进行了揭示和分析。最后，介绍了开展的主要研究活动。
网络优化和管理的人工智能和机器学习
这项研究深入研究了人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用，以优化和管理现代通信网络。随着数据流量的指数增长以及网络体系结构的增加，网络管理和优化的传统方法证明是不足的。AI和ML提供了新颖的方法来通过实现智能，自适应和自动化网络解决方案来应对这些挑战。该研究探讨了各种AI和ML技术，包括受监督和无监督的学习，强化学习和深度学习，及其在交通预测，资源分配，故障检测和自我修复网络中的应用。它还解决了AI/ML算法与网络管理系统的集成，研究了与可扩展性，实时处理和安全性有关的问题。通过模拟和现实世界案例研究，该研究表明了AI和ML提高网络性能，降低运营成本并提高整体服务质量的潜力。这项工作强调了AI和ML对网络优化和管理的变革性影响，强调了它们在下一代通信网络发展中的关键作用。
NPL 报告 MS 40 监督申请审查...
1. 简介 未来通信的愿景是网络具有不断增加的连接性，可以以越来越高的速度传输越来越多的数据。由于其复杂性，这种网络只能通过利用可用数据的数据驱动自动化来实现。因此，人们普遍认为人工智能 (AI) 及其分析引擎机器学习 (ML) 是实现这一愿景的重要推动力 (Toy, 2021)。 NPL 的电磁技术小组为通信网络中使用的一些不同技术提供计量支持，其中包括无线电和光纤通信。同时，数据分析和建模小组一直在开发框架，以便在计量应用中可靠地使用机器学习。为了支持上述未来网络的愿景，NPL 有必要将机器学习越来越多地纳入通信网络的计量中。本报告的目的是回顾最近提出的一些机器学习在未来网络中的使用方式，特别关注监督学习和与计量最相关的应用。目的是让数据分析和建模以及电磁技术小组都能访问此文档，从而帮助弥合他们的专业领域。考虑到这一目标，我们提供了背景信息
未来经典量子的新型架构。......
5G 标准化即将结束，网络已开始部署。因此，6G 架构正在研究和设计中，以定义其标准化的特征和指导方针。与此同时，基于量子力学原理的通信（称为量子通信）正在设计和标准化中，从而形成了所谓的量子互联网。尽管如此，这些研究和标准化工作正在并行进行，没有任何显著的相互作用。因此，讨论经典量子通信网络的架构和可能的协议栈至关重要，以便有效地集成量子和经典网络。本文的主要范围是为量子经典通信网络提供联合架构，考虑到 6G 和量子互联网架构设计的最新进展，并定义指导方针和特征，这有助于正在进行的标准化工作。为此，本文讨论了经典通信中一些现有的主要标准化过程和量子通信的拟议协议栈。这旨在强调潜在的连接点和可能意味着未来不兼容发展的差异。量子互联网的标准化工作不能忽视所获得的经验和现有的标准化，从而允许在经典通信环境中创建框架。
在组合电力和ICT系统中与复杂网络理论相互依存的建模
摘要 - 在未来电力系统中，信息和通讯技术（ICT）的广泛集成将电力系统转换为网络物理系统（CPS），使其成为系统系统。这种新系统拓扑在电力系统中的网络与物理部位之间建立了相互依存的关系，并引入了可能导致不必要的事件（例如中断和停电）的新的可能的漏洞和风险。对于电力系统操作员，重要的是要了解系统的新复杂性以及如何解决这些新变化，以确保安全系统的操作和电力供应的安全性。本文重点介绍了复杂网络理论的引入，作为在组合电源分布和通信网络中发现和衡量系统节点的重要性的一种方法。有两种不同的方法用于衡量重要性，1）中心性和2）节点攻击方法。通过案例研究对方法进行评估，并发现适合捕获联合电力和通信网络中的重要节点。索引术语 - 复合网络理论，图理论，ICT，电源系统，安全性，智能电网，可靠性
量子通信全额资助博士职位
我们正在招募一位积极进取的博士生，从事量子通信、量子机器学习和卫星通信领域的前沿研究，特别关注经典和量子通信系统的集成。这项研究旨在弥合经典技术和量子技术之间的差距，推动混合通信网络的发展，让两种范式协同工作，实现前所未有的性能和安全性。