战场互联网事物（IOBT）将提高步兵部队的操作效率。但是，这需要自动资产，例如传感器，无人机，战斗设备和未驾驶的车辆，以合作，安全共享信息，并具有反对攻击的有争议的多域操作中的弹性。 CAPD通过提供背景感知的，政策驱动的框架来解决此问题，该框架支持战争空间中自治实体之间的数据和知识交流。我们提出了一个IOBT本体，该本体促进了受控的信息共享，以实现系统之间的语义互操作性。它的主要贡献包括提供具有共享语义模式的知识图，与背景知识的集成，有效的数据一致性和绘制推断以及支持基于属性的访问控制。 IOBT中的传感器提供了基于本体论创建填充知识图的数据。本文描述了使用CAPD检测和减轻对手动作的方法。 CAPD使用感应的数据和SPARQL查询的推理可以实现情境意识。例如，对手会导致传感器故障或劫持并破坏战术网络以降低视频监视。在这种情况下，CAPD使用基于本体的推理者来查看替代方法如何仍然可以支持任务。根据带宽的可用性，推理器通过主动转码或传输仅静止图像来启动降低的帧速率灰度视频。这种在任务感知环境和攻击环境中推理的能力使自主的IOBT系统能够在有争议的条件下表现出弹性。

各种网络的部署（例如，事物互联网（IOT）和移动网络），数据库（例如，营养表和食品组成数据库）和社交媒体（例如，Instagram和Twitter）产生大量的多型食品数据，这在食品科学和工业中起着关键作用。然而，由于众所周知的数据协调问题，这些多源食品数据显示为信息孤岛，导致难以充分利用这些食物数据。食物知识图表提供了统一和标准化的概念术语及其结构形式的关系，因此可以将食物信息孤单转换为更可重复使用的全球数量数字连接的食物互联网以使各种应用有益。据我们所知，这是食品科学与工业中食品知识图表的第一个全面审查。我们首先提供知识图表的简要介绍，然后主要从食物分类，食品本体到食品知识图表的进展。粮食知识图表的代表性应用将在新的配方开发，食品可追溯性，食物数据可视化，个性化饮食推荐，食品搜索和质询回答，视觉食品对象识别，食品机械智能制造方面来概述。我们还讨论了该领域的未来方向，例如食品供应链系统和人类健康的食品知识图，这应该得到进一步的研究。他们的巨大潜力将吸引更多的研究努力，将食物知识图形应用于食品科学和工业领域。

在该立场论文中，我们讨论将零信任（ZT）原理集成到下一代通信网络（5G/6G）中的关键需求。我们强调了挑战，并介绍了智能零信任体系结构（I-ZTA）作为具有不受信任组件的5G/6G网络中的安全框架的概念。尽管网络虚拟化，软件定义的网络（SDN）和基于服务的体系结构（SBA）是5G网络的关键推动者，但在不信任的环境中运行也已成为网络的关键功能。此外，与大量设备的无缝连通性扩大了信息基础设施的攻击表面。在动态不信任的环境中，网络保证要求超出现有静态安全框架以外的革命性体系结构。据我们所知，这是第一张呈现I-ZTA的建筑概念设计的立场论文，可以在其上开发现代人工智能（AI）算法以在不信任的网络中提供信息安全性。我们将关键的ZT原理作为对网络资产安全状态的实时监视，评估单个访问请求的风险以及使用动态信任算法（称为MED组件）决定访问授权的。为了确保易于集成，设想的体系结构采用了基于SBA的设计，类似于5G网络的3GPP规范，通过利用开放无线电访问网络（O-RAN）体系结构具有适当的实时引擎和网络接口来收集必要机器学习数据。因此，这项工作为设计基于机器学习的组件提供了新的研究方向，这些组件为未来的5G/6G网络有助于I-ZTA。

Explainable Artificial Intelligence (XAI) is transforming the field of Artificial Intelligence (AI) by enhancing the trust of end-users in machines. As the number of connected devices keeps on growing, the Internet of Things (IoT) market needs to be trustworthy for the end-users. However, existing literature still lacks a systematic and comprehensive survey work on the use of XAI for IoT. To bridge this lacking, in this paper, we address the XAI frameworks with a focus on their characteristics and support for IoT. We illustrate the widely-used XAI services for IoT applications, such as security enhancement, Internet of Medical Things (IoMT), Industrial IoT (IIoT), and Internet of City Things (IoCT). We also suggest the implementation choice of XAI models over IoT systems in these applications with appropriate examples and summarize the key inferences for future works. Moreover, we present the cutting-edge development in edge XAI structures and the support of sixth-generation (6G) communication services for IoT applications, along with key inferences. In a nutshell, this paper constitutes the first holistic compilation on the development of XAI-based frameworks tailored for the demands of future IoT use cases.

推荐系统已广泛应用于不同的应用领域，包括能量保存，电子商务，医疗保健，社交媒体等。此类应用需要分析和挖掘大量各种类型的用户数据，包括人口统计，偏好，社会互动等，以便开发准确和精确的推荐系统。此类数据集通常包括敏感信息，但大多数推荐系统专注于模型的准确性和忽略与安全性和用户隐私相关的问题。尽管使用不同的风险减少技术克服这些问题，但它们都没有完全成功，确保了对用户的私人信息的密码安全和保护。为了弥合这一差距，区块链技术作为推动推荐系统中的安全和隐私保存的有希望的策略，不仅是因为其安全性和隐私性突出特征，而且由于其恢复力，适应性，容错和信任特性。本文介绍了涵盖挑战，开放问题和解决方案的基于区块链的推荐系统的整体综述。因此，引入了精心设计的分类，以描述安全和隐私挑战，概述现有框架并在使用区块链之前讨论其应用程序和利益，以指示未来的研究机会。

本文提供了一个知识图，以协助推理出于智能目的的信号。我们使用麦克风，相机和社交媒体的组合数据来突出显示现有知识图和推理系统的局限性，例如。我们的方法没有直接作用于接收的信号上，而是考虑攻击者的行为，信号发射，接收器特征以及如何汇总信号以支持推断信号的根本原因。

边缘计算是一个将数据处理服务转移到生成数据的网络边缘的范式。尽管这样的架构提供了更快的处理和响应，但除其他好处外，它还提出了必须解决的关键安全问题和挑战。本文讨论了从硬件层到系统层的边缘网络体系结构出现的安全威胁和漏洞。我们进一步讨论了此类网络中的隐私和法规合规性挑战。最后，我们认为需要一种整体方法来分析边缘网络安全姿势，该姿势必须考虑每一层的知识。

建筑物的智能和连续调试（SCCX）可能会大大减少设计和运营性能之间的差距。本体论在SCCX中起着重要作用，因为它们促进了机器的数据可读性和推理。为了将其开发和纳入SCCX，需要更好地了解本体。本文批判性地回顾了自2014年以来自2014年以来在SCCX域内建立数据本体的最新研究，通过基于建筑数据类型，一般方法和应用程序对它们进行排序。在大多数现有本体论中，已经考虑了建筑信息建模和建筑管理系统的两个主要领域的数据类型。从现有本体论的批判分析中可以明显看出三个主要应用：（1）关键绩效指标计算，（2）建筑物绩效的改善以及（3）故障检测和诊断。文献综述中发现的关键差距是SCCX的整体本体，并了解应如何评估这种方法。基于这些发现，本研究为未来的必要研究提供了建议，包括：与SCCX相关的数据类型的识别，本体学绩效评估以及创建开源方法。

In the Metaverse, the physical space and the virtual space co-exist, and interact simultaneously. While the physical space is virtually enhanced with information, the virtual space is continuously refreshed with real-time, real-world information. To allow users to process and manipulate information seamlessly between the real and digital spaces, novel technologies must be developed. These include smart interfaces, new augmented realities, efficient storage and data management and dissemination techniques. In this paper, we first discuss some promising co-space applications. These applications offer opportunities that neither of the spaces can realize on its own. We then discuss challenges. Finally, we discuss and envision what are likely to be required from the database and system perspectives.

人工智能（AI）是塑造未来的颠覆性技术之一。它在主要智能城市解决方案中的数据驱动决策越来越多，包括运输，教育，医疗保健，公共治理和电力系统。与此同时，它在保护Cyber​​威胁，攻击，损害或未授权访问中保护关键网络基础设施时越来越受欢迎。然而，那些传统的AI技术的重要问题之一（例如，深度学习）是，复杂性和复杂性的快速进展推进，并原始是不可诠释的黑匣子。在很多场合，了解控制和信任系统意外或看似不可预测的输出的决策和偏见是非常具有挑战性的。承认，对决策可解释性的控制丧失成为许多数据驱动自动化应用的重要问题。但它可能会影响系统的安全性和可信度吗？本章对网络安全的机器学习应用进行了全面的研究，以表示需要解释来解决这个问题。在这样做的同时，本章首先探讨了智能城市智能城市安全应用程序的AI技术的黑匣子问题。后来，考虑到新的技术范式，解释说明的人工智能（XAI），本章讨论了从黑盒到白盒的过渡。本章还讨论了关于智能城市应用不同自治系统在应用基于AI的技术的解释性，透明度，可辨能力和解释性的过渡要求。最后，它介绍了一些商业XAI平台，在提出未来的挑战和机遇之前，对传统的AI技术提供解释性。

数字化和远程连接扩大了攻击面，使网络系统更脆弱。由于攻击者变得越来越复杂和资源丰富，仅仅依赖传统网络保护，如入侵检测，防火墙和加密，不足以保护网络系统。网络弹性提供了一种新的安全范式，可以使用弹性机制来补充保护不足。一种网络弹性机制（CRM）适应了已知的或零日威胁和实际威胁和不确定性，并对他们进行战略性地响应，以便在成功攻击时保持网络系统的关键功能。反馈架构在启用CRM的在线感应，推理和致动过程中发挥关键作用。强化学习（RL）是一个重要的工具，对网络弹性的反馈架构构成。它允许CRM提供有限或没有事先知识和攻击者的有限攻击的顺序响应。在这项工作中，我们审查了Cyber​​恢复力的RL的文献，并讨论了对三种主要类型的漏洞，即姿势有关，与信息相关的脆弱性的网络恢复力。我们介绍了三个CRM的应用领域：移动目标防御，防守网络欺骗和辅助人类安全技术。 RL算法也有漏洞。我们解释了RL的三个漏洞和目前的攻击模型，其中攻击者针对环境与代理商之间交换的信息：奖励，国家观察和行动命令。我们展示攻击者可以通过最低攻击努力来欺骗RL代理商学习邪恶的政策。最后，我们讨论了RL为基于RL的CRM的网络安全和恢复力和新兴应用的未来挑战。

在由家用电器，电动汽车和太阳能电池板等各种设备组成的分散家庭能源系统中，最终用户可以更深入地研究该系统的细节，并进一步实现能源可持续性，如果向它们提供了有关电能消耗的数据和设备粒度的生产。但是，该领域中的许多数据库都是从其他域中孤立的，包括仅与能源有关的信息。这可能会导致每个设备能源使用的信息损失（\ textit {例如{例如}天气）。同时，许多这些数据集已在计算建模技术（例如机器学习模型）中广泛使用。尽管这种计算方法仅通过仅专注于数据集的局部视图来实现极高的准确性和性能，但不能保证模型可靠性，因为当考虑到信息遗漏时，此类模型非常容易受到数据输入波动的影响。本文通过在家庭能源系统的基础上检查语义Web方法来解决智能能源系统领域的数据隔离问题。我们提供了一种基于本体的方法，用于在系统中的设备级分辨率下管理分散数据。结果，与每个设备相关的数据的范围可以在整个网络中以可互操作的方式轻松扩展，并且只要根据W3C标准组织数据，就可以从网络中获得其他信息，例如天气。 。

数字化和自动化方面的快速进步导致医疗保健的加速增长，从而产生了新型模型，这些模型正在创造新的渠道，以降低成本。 Metaverse是一项在数字空间中的新兴技术，在医疗保健方面具有巨大的潜力，为患者和医生带来了现实的经验。荟萃分析是多种促成技术的汇合，例如人工智能，虚拟现实，增强现实，医疗设备，机器人技术，量子计算等。通过哪些方向可以探索提供优质医疗保健治疗和服务的新方向。这些技术的合并确保了身临其境，亲密和个性化的患者护理。它还提供自适应智能解决方案，以消除医疗保健提供者和接收器之间的障碍。本文对医疗保健的荟萃分析提供了全面的综述，强调了最新技术的状态，即采用医疗保健元元的能力技术，潜在的应用程序和相关项目。还确定了用于医疗保健应用的元元改编的问题，并强调了合理的解决方案作为未来研究方向的一部分。

随着全球人口越来越多的人口驱动世界各地的快速城市化，有很大的需要蓄意审议值得生活的未来。特别是，随着现代智能城市拥抱越来越多的数据驱动的人工智能服务，值得记住技术可以促进繁荣，福祉，城市居住能力或社会正义，而是只有当它具有正确的模拟补充时（例如竭尽全力，成熟机构，负责任治理）;这些智能城市的最终目标是促进和提高人类福利和社会繁荣。研究人员表明，各种技术商业模式和特征实际上可以有助于极端主义，极化，错误信息和互联网成瘾等社会问题。鉴于这些观察，解决了确保了诸如未来城市技术基岩的安全，安全和可解释性的哲学和道德问题，以为未来城市的技术基岩具有至关重要的。在全球范围内，有能够更加人性化和以人为本的技术。在本文中，我们分析和探索了在人以人为本的应用中成功部署AI的安全，鲁棒性，可解释性和道德（数据和算法）挑战的关键挑战，特别强调这些概念/挑战的融合。我们对这些关键挑战提供了对现有文献的详细审查，并分析了这些挑战中的一个可能导致他人的挑战方式或帮助解决其他挑战。本文还建议了这些域的当前限制，陷阱和未来研究方向，以及如何填补当前的空白并导致更好的解决方案。我们认为，这种严谨的分析将为域名的未来研究提供基准。

随着物联网（IoT）和5G/6G无线通信的进步，近年来，移动计算的范式已经显着发展，从集中式移动云计算到分布式雾计算和移动边缘计算（MEC）。 MEC将计算密集型任务推向网络的边缘，并将资源尽可能接近端点，以解决有关存储空间，资源优化，计算性能和效率方面的移动设备缺点。与云计算相比，作为分布式和更紧密的基础架构，MEC与其他新兴技术的收敛性，包括元元，6G无线通信，人工智能（AI）和区块链，也解决了网络资源分配的问题，更多的网络负载，更多的网络负载，以及延迟要求。因此，本文研究了用于满足现代应用程序严格要求的计算范例。提供了MEC在移动增强现实（MAR）中的应用程序方案。此外，这项调查提出了基于MEC的元元的动机，并将MEC的应用介绍给了元元。特别强调上述一组技术融合，例如6G具有MEC范式，通过区块链加强MEC等。

近年来，物联网设备的数量越来越快，这导致了用于管理，存储，分析和从不同物联网设备的原始数据做出决定的具有挑战性的任务，尤其是对于延时敏感的应用程序。在车辆网络（VANET）环境中，由于常见的拓扑变化，车辆的动态性质使当前的开放研究发出更具挑战性，这可能导致车辆之间断开连接。为此，已经在5G基础设施上计算了云和雾化的背景下提出了许多研究工作。另一方面，有多种研究提案旨在延长车辆之间的连接时间。已经定义了车辆社交网络（VSN）以减少车辆之间的连接时间的负担。本调查纸首先提供了关于雾，云和相关范例，如5G和SDN的必要背景信息和定义。然后，它将读者介绍给车辆社交网络，不同的指标和VSN和在线社交网络之间的主要差异。最后，本调查调查了在展示不同架构的VANET背景下的相关工作，以解决雾计算中的不同问题。此外，它提供了不同方法的分类，并在雾和云的上下文中讨论所需的指标，并将其与车辆社交网络进行比较。与VSN和雾计算领域的新研究挑战和趋势一起讨论了相关相关工程的比较。

叙事制图是一项学科，研究了故事和地图的交织性质。然而，叙述的传统地理化技术经常遇到几个突出的挑战，包括数据采集和一体化挑战和语义挑战。为了解决这些挑战，在本文中，我们提出了具有知识图表（KGS）的叙事制图的想法。首先，要解决数据采集和集成挑战，我们开发了一组基于KG的地理学工具箱，以允许用户从GISYstem内搜索和检索来自集成跨域知识图中的相关数据以获得来自GISYSTEM的叙述映射。在此工具的帮助下，来自KG的检索数据以GIS格式直接实现，该格式已准备好用于空间分析和映射。两种用例 - 麦哲伦的远征和第二次世界大战 - 被提出展示了这种方法的有效性。与此同时，从这种方法中确定了几个限制，例如数据不完整，语义不相容，以及地理化的语义挑战。对于后面的两个限制，我们为叙事制图提出了一个模块化本体，它将地图内容（地图内容模块）和地理化过程（制图模块）正式化。我们证明，通过代表KGS（本体）中的地图内容和地理化过程，我们可以实现数据可重用性和叙事制图的地图再现性。

随着数字时代的出现，由于技术进步，每天的任务都是自动化的。但是，技术尚未为人们提供足够的工具和保障措施。随着互联网连接全球越来越多的设备，确保连接设备的问题以均匀的螺旋速率增长。数据盗窃，身份盗窃，欺诈交易，密码妥协和系统漏洞正在成为常规的日常新闻。最近的人工智能进步引起了网络攻击的激烈威胁。 AI几乎应用于不同科学和工程的每个领域。 AI的干预不仅可以使特定任务自动化，而且可以提高效率。因此，很明显，如此美味的传播对网络犯罪分子来说是非常开胃的。因此，传统的网络威胁和攻击现在是``智能威胁''。本文讨论了网络安全和网络威胁，以及传统和智能的防御方式，以防止网络攻击。最终，结束讨论，以潜在的潜在前景结束讨论AI网络安全。

医学事物互联网（IOMT）允许使用传感器收集生理数据，然后将其传输到远程服务器，这使医生和卫生专业人员可以连续，永久地分析这些数据，并在早期阶段检测疾病。但是，使用无线通信传输数据将其暴露于网络攻击中，并且该数据的敏感和私人性质可能代表了攻击者的主要兴趣。在存储和计算能力有限的设备上使用传统的安全方法无效。另一方面，使用机器学习进行入侵检测可以对IOMT系统的要求提供适应性的安全响应。在这种情况下，对基于机器学习（ML）的入侵检测系统如何解决IOMT系统中的安全性和隐私问题的全面调查。为此，提供了IOMT的通用三层体系结构以及IOMT系统的安全要求。然后，出现了可能影响IOMT安全性的各种威胁，并确定基于ML的每个解决方案中使用的优势，缺点，方法和数据集。最后，讨论了在IOMT的每一层中应用ML的一些挑战和局限性，这些挑战和局限性可以用作未来的研究方向。

这项工作考虑了建设和使用正式知识库（模型）的挑战，该基础（型号）将ATT＆CK，CAPEC，CWE，CWE，CWE，CWE安全枚举。拟议的模型可用于学习攻击技术，攻击模式，缺点和漏洞之间的关系，以便尤其是威胁建模的各种威胁景观。该模型是作为OWL和RDF格式的自由可用数据集的本体。本体的使用是基于结构和图形的方法，以集成安全枚举的方法。在这项工作中，我们考虑使用基于知识库和本体驱动威胁建模框架的ATT＆CK的数据组件的威胁建模方法。此外，制定了一些评估，如何使用威胁建模的本体论方法以及这可能面临的挑战。