47、驾驶模拟器与移动高级持久威胁检测技术解析

驾驶模拟器与移动高级持久威胁检测技术解析

驾驶模拟器在驾驶员教育中的应用

在驾驶员教育领域，驾驶模拟器和虚拟现实技术展现出了巨大的应用潜力。研究表明，设计用于驾驶教育的模拟器时，娱乐性和教育性同样重要。通过运用赛车游戏中的人工智能（AI）和计算智能（CI）技术，可以设计出具有挑战性和不可预测性的模拟交通场景。

利用AI模拟交通并结合虚拟现实保真度的驾驶模拟器，在提高学习效果方面具有很大的潜力，值得进一步开发。未来的工作方向应包括开发具备上述特性的驾驶模拟器，并在人类受试者上进行测试。

以下是驾驶模拟器设计的关键要点：
- 娱乐与教育并重 ：娱乐性能够提高学员的参与度和积极性，而教育性则确保学员能够学到实际的驾驶技能。
- AI与CI技术应用 ：通过这些技术可以创建复杂多变的模拟交通环境，让学员在接近真实的场景中进行训练。

移动高级持久威胁（APT）检测

移动设备由于包含多个传感器和服务，能够收集敏感数据，因此成为了高级持久威胁（APT）的主要目标。目前，大多数APT检测解决方案侧重于网络层面，而忽视了用户行为对APT攻击的影响。

用户行为是指在数字系统上执行的、有意或无意导致APT攻击的操作。由于对用户行为导致的APT缺乏理解，现有的检测解决方案往往无法提供全面的保护。

为了解决这个问题，提出了基于设备行为的移动高级持久威胁检测（SHOVEL）框架。该框架通过分析用户行为，如社交工程攻击（如鱼叉式网络钓鱼、水坑攻击、应用程序重新打包、SQL注入和恶意软件攻击），来检测APT攻击。