XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System防御
Oracle SBC与RingCentral Byoc 集成 Oracle用Exadata X10M 写下Exadata的下一章 使用OCI超级集群加速AI工作负载 供应商责任报告2023 Oracle Logistics Cloud 集成可访问性标准政策和多年计划 制造业的甲骨文 cloud上的exadata数据库服务@custome x11m exadata cloud上的自主数据库@custome x11m Oracle Exadata：方向说明 专用EXADATA基础架构X11M上的自主数据库 FIPS 140-2非专有安全政策 使用Oracle Linux加速零信任 使用Oracle Cloud 更好地构建 防御与智能的甲骨文 - 解决方案手册 在Oracle ZFS存储设备上部署加密和管理密钥的最佳实践 国家网络安全中心（NCSC）云安全原则和Oracle Cloud中的实施 美国联邦金融解决方案概述 Oracle Data Pump最佳实践
2个预期的受众本文档旨在使用Oracle Systems工程师，第三方系统集成商，Oracle Enterprise客户和合作伙伴以及Oracle Enterprise Session Border Contrenter（SBC）的最终用户。假定读者熟悉Oracle Enterprise Session Border Controler Controller平台以及RingCentral Byoc和CC平台的基本操作。3文档概述此Oracle技术应用程序注释概述了如何将Oracle SBC与RingCentral Byoc和RingCentral Cloud Connector（CC）配置为Interwork。本文档中包含的解决方案已使用Oracle Communication SBC使用软件版本OS930 GA（SCZ9.3.0补丁）进行测试，请注意，我们已经在此应用程序注释中介绍了与RingCentral Byoc的Oracle SBC集成和RingCentral CC中的RingCentral Byoc，除了更改CC平台的会话代理IP或FQDN外，该config均保持不变。有关此主题的更多帮助，请与您的RingCentral代表联系。请注意，本文档中给出的IP地址，FQDN和配置名称和详细信息仅用于参考目的。这些相同的详细信息不能在客户配置中使用。本文档的最终用户可以根据其网络要求使用配置详细信息。客户可以根据其网络体系结构需求为这些部分配置所有可公开的IPS。4关于RingCentral Byoc RingCentral提供软件作为服务，客户提供自己的本地电信运营商服务（“带您自己的运营商”或“ Byoc”）。BYOC允许客户通过将其现有的本地语音载体连接到Cloud PBX功能（包括视频会议，团队消息传递和文件共享服务）来接收RINGEX的云PBX功能。所有往返于公共交换电话网络（“ PSTN”）的电话通过客户购买和拥有的网关（“网关”），从本地语音运营商的网络上行驶。
无脊椎动物免疫，自然移植免疫，体细胞和生殖细胞寄生虫以及转座子防御
摘要：虽然脊椎动物免疫系统由先天和适应性分支组成，但无脊椎动物只有先天的免疫力。此功能使它们成为研究先天免疫的细胞和分子机制的理想模型系统，而没有适应性免疫的互惠干扰。尽管无脊椎动物的免疫在进化上是较老的，并且是脊椎动物免疫的先兆，但它远非简单。尽管缺乏淋巴细胞和功能性免疫球蛋白，但无脊椎动物免疫系统具有许多复杂的机制和特征，例如长期免疫记忆，几十年来，它仅归因于适应性免疫。在这篇综述中，我们描述了无脊椎动物免疫的细胞和分子方面，包括先天记忆的表观遗传基础，免疫的跨代遗传，针对入侵转座子的遗传免疫，自我识别机制，自然识别机制，自然移植以及生物/躯体细胞/躯体细胞寄生虫。
房屋法案第59号（2025） - 医学伦理防御法
在第7行的第2页的第1第1节修正案，以下“原理”插入：2“真诚”；在第21行中，“插入：“合理”。3在第4页，第21行，以“插入：“合理”； inter-4第22行，插入：5“（13）本章中的任何内容均不得解释为提供健康6护理提供者，因为未能遵守爱达荷州法典第6-1012节中所述的申请-7 BLE社区标准。”8
量子时代的网络物理防御
网络控制系统（NCSS），一种网络物理系统，由紧密整合的计算，通信和控制技术组成。在非常灵活的环境中，它们容易受到计算和网络攻击的影响。最近的NCSS黑客事件产生了重大影响。他们呼吁对网络物理安全进行更多研究。担心使用量子计算破坏当前的密码系统会使事情变得更糟。虽然量子威胁促使创建新学科来处理该问题，例如Quantum加密术，但其他领域却忽略了支持量子的对手的存在。这种情况是网络物理防御研究，这是对网络物理保护的独特但互补的学科。网络物理防御是指针对网络物理攻击的检测和反应的能力。具体而言，它涉及在发生事件发生期间和之后识别不良事件并准备响应计划的机制的整合。在本文中，我们假设最终可用的量子计算机将为对抗者提供优势，除非他们也采用这项技术。我们设想了进行范式转变的必要性，在量子至高无上，对抗资源的增加并不能转化为更高的破坏可能性。通过一个例子，我们表明，NCSS的捍卫者可以学习并改善他们从攻击中恢复和恢复的策略。与其他领域的当前系统设计实践一致，例如使用人工智能来加强攻击检测工具，我们概述了下一代网络物理防御层的愿景，从量子计算和机器学习中利用思想。
发现RNA ADP核糖基化逆转酶揭示了可能针对有毒攻击的防御模块
摘要核酸ADP-核糖基化及其在催化和水解中的杂化酶在生命的所有王国中都普遍存在。然而，目前不Xpleder Xpled ，其在哺乳动物和细菌pH y生物学中的作用包括 - 植物间冲突。 R ecently, se v eral e xamples of enzymatic sy stems f or RNA ADP-ribosylation ha v e been identified, sho wing that all major types of RNA species, including messenger RNA, ribosomal RNA, and transfer RNA, can be targeted by ADP -ribosyltransf erases (ARTs) whic h at tac h ADP-ribose modifications either to nucle- obases, the backbone核糖或磷酸盐末端。 对于属于宏观域，ARH或Nadar Superf Amilies的RNA ADP-核糖基化的可抗性知之甚少。 在这里，我们表征了ADP-核糖基y drolase对RNA物种ADP-核糖基化的drolytic活性。 我们证明了Nadar ADP-核糖基Y drolase是唯一能够在磷酸末端RNA ADP-核糖基上不活跃的同时，唯一能够对鸟氨酸RNA RNA碱基ADP-核糖基化。 此外，我们揭示了含宏域的PARG酶是唯一具有具有2'-H y DRO Xyl Xyl Xyl Xyl Xyl Xyl Xyl rNA ADP-核糖基催化催化催化sed b y pseudomonAsAsAsAsuginosa效应的特定和有效性的Drolase类型。 moreo ver，使用Rhsp2 /细菌作为e茎，我们证明了par g酶可以作为对抗Xins抗菌RNA-T的保护性免疫酶的作用。，其在哺乳动物和细菌pH y生物学中的作用包括 - 植物间冲突。R ecently, se v eral e xamples of enzymatic sy stems f or RNA ADP-ribosylation ha v e been identified, sho wing that all major types of RNA species, including messenger RNA, ribosomal RNA, and transfer RNA, can be targeted by ADP -ribosyltransf erases (ARTs) whic h at tac h ADP-ribose modifications either to nucle- obases, the backbone核糖或磷酸盐末端。对于属于宏观域，ARH或Nadar Superf Amilies的RNA ADP-核糖基化的可抗性知之甚少。在这里，我们表征了ADP-核糖基y drolase对RNA物种ADP-核糖基化的drolytic活性。我们证明了Nadar ADP-核糖基Y drolase是唯一能够在磷酸末端RNA ADP-核糖基上不活跃的同时，唯一能够对鸟氨酸RNA RNA碱基ADP-核糖基化。此外，我们揭示了含宏域的PARG酶是唯一具有具有2'-H y DRO Xyl Xyl Xyl Xyl Xyl Xyl Xyl rNA ADP-核糖基催化催化催化sed b y pseudomonAsAsAsAsuginosa效应的特定和有效性的Drolase类型。moreo ver，使用Rhsp2 /细菌作为e茎，我们证明了par g酶可以作为对抗Xins抗菌RNA-T的保护性免疫酶的作用。
副臂至下丘脑神经回路介导防御行为
重复使用、重新混合或改编本材料用于任何目的，无需注明原作者。预印本（未经同行评审认证）在公共领域。它不再受版权限制。任何人都可以合法分享，版权持有人已将此版本发布于 2022 年 6 月 1 日。；https://doi.org/10.1101/2022.06.01.494296 doi：bioRxiv 预印本
机器学习的对抗性攻击与防御
近年来，物联网设备的数量无疑呈爆炸式增长，达到数十亿台。然而，随着这一发展，一些新的网络安全问题也随之出现。其中一些问题是未经授权设备的部署、恶意代码修改、恶意软件部署或漏洞利用。这一事实促使人们需要基于行为监控的新设备识别机制。此外，由于该领域的进步和处理能力的提高，这些解决方案最近利用了机器和深度学习 (ML/DL) 技术。相比之下，攻击者并没有停滞不前，他们开发了针对上下文修改和 ML/DL 评估规避的对抗性攻击，并将其应用于物联网设备识别解决方案。然而，文献还没有详细分析这些攻击对个人识别解决方案的影响及其对策。这项工作探讨了基于硬件行为的个人设备识别的性能，它如何受到可能的上下文和 ML/DL 重点攻击的影响，以及如何使用防御技术提高其弹性。在这个意义上，它提出了一种基于硬件性能行为的 LSTM-CNN 架构，用于个人设备识别。然后，使用从运行相同软件的 45 台 Raspberry Pi 设备收集的硬件性能数据集，将最常见的 ML/DL 分类技术与所提出的架构进行了比较。LSTM-CNN 改进了以前的解决方案，在所有设备上实现了 +0.96 的平均 F1 分数和 0.8 的最低 TPR。之后，对之前的模型应用了以上下文和 ML/DL 为重点的对抗性攻击，以测试其稳健性。基于温度的上下文攻击无法破坏识别，但一些 ML/DL 最先进的逃避攻击是成功的。最后，选择对抗性训练和模型蒸馏防御技术来提高模型对逃避攻击的弹性，将其稳健性从高达 0.88 的攻击成功率提高到最坏攻击情况下的 0.17，而不会以有影响力的方式降低其性能。