Time Commerce tends to struggle, which necessities an improved time framework.Legal escalations for conflicts of time commerce in the digital economy demand a solution that helps to address technology, standards, and policies. To meet the demand, we have to build a system that can understand every domain essential for building an inter-organizational system. "Date" and "Timestamp" reflect the root of the current term "Date Trade" in the cyber world. The threat to these roots has been studied in-depth and proposed solutions specific to UTC NPLI. The electricity grid shifts to the energy network to improve operating efficiency and reliability by developing advanced information and communication technology. However, the Internet also provides a range of entry points dependent on the internet, which produce additional vulnerabilities due to malicious cyber-attacks, thereby threatening Nations' economic health. This paper proposes therefore a new mechanism to protect critical infrastructure against these malicious attacks, based on interval state predictors. This paper uses the prediction-based approach for reducing the impact of such attacks from cyberspace. In prediction, we have used a machine learning approach like Bayesian classifier by Bayesian approach to forecasting time synchronization concerning universal time clock (UTC). In our analysis, we have taken the basic UTC, UTC, and UTC likelihood proposed approach on basis of communication. This work has improved considerably the results to take care of CPS against such cybersecurity threats.

中文翻译：

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使用贝叶斯基础梯度下降方法预测时间同步的网络安全

时间商务往往陷入困境，这需要改进时间框架。数字经济中时间商务冲突的法律升级需要一种有助于解决技术、标准和政策的解决方案。为了满足需求，我们必须构建一个系统，该系统可以理解构建跨组织系统所必需的每个领域。“日期”和“时间戳”反映了当前网络世界中“日期交易”一词的根源。已经深入研究了对这些根源的威胁，并提出了特定于 UTC NPLI 的解决方案。电网转向能源网络，通过发展先进的信息和通信技术来提高运行效率和可靠性。然而，互联网也提供了一系列依赖互联网的入口点，由于恶意网络攻击而产生额外的漏洞，从而威胁到国家的经济健康。因此，本文提出了一种基于间隔状态预测器的新机制来保护关键基础设施免受这些恶意攻击。本文使用基于预测的方法来减少来自网络空间的此类攻击的影响。在预测中，我们使用了贝叶斯分类器之类的机器学习方法通​​过贝叶斯方法来预测关于通用时钟 (UTC) 的时间同步。在我们的分析中，我们在沟通的基础上采取了基本的 UTC、UTC 和 UTC 可能性建议方法。这项工作大大改善了处理 CPS 以应对此类网络安全威胁的结果。经济健康。因此，本文提出了一种基于间隔状态预测器的新机制来保护关键基础设施免受这些恶意攻击。本文使用基于预测的方法来减少来自网络空间的此类攻击的影响。在预测中，我们使用了贝叶斯分类器之类的机器学习方法通​​过贝叶斯方法来预测关于通用时钟 (UTC) 的时间同步。在我们的分析中，我们在沟通的基础上采取了基本的 UTC、UTC 和 UTC 可能性建议方法。这项工作大大改善了应对此类网络安全威胁的 CPS 的结果。经济健康。因此，本文提出了一种基于间隔状态预测器的新机制来保护关键基础设施免受这些恶意攻击。本文使用基于预测的方法来减少来自网络空间的此类攻击的影响。在预测中，我们使用了贝叶斯分类器之类的机器学习方法通​​过贝叶斯方法来预测关于通用时钟 (UTC) 的时间同步。在我们的分析中，我们在沟通的基础上采取了基本的 UTC、UTC 和 UTC 可能性建议方法。这项工作大大改善了应对此类网络安全威胁的 CPS 的结果。本文使用基于预测的方法来减少来自网络空间的此类攻击的影响。在预测中，我们使用了贝叶斯分类器之类的机器学习方法通​​过贝叶斯方法来预测关于通用时钟 (UTC) 的时间同步。在我们的分析中，我们在沟通的基础上采取了基本的 UTC、UTC 和 UTC 可能性建议方法。这项工作大大改善了处理 CPS 以应对此类网络安全威胁的结果。本文使用基于预测的方法来减少来自网络空间的此类攻击的影响。在预测中，我们使用了贝叶斯分类器之类的机器学习方法通​​过贝叶斯方法来预测关于通用时钟 (UTC) 的时间同步。在我们的分析中，我们在沟通的基础上采取了基本的 UTC、UTC 和 UTC 可能性建议方法。这项工作大大改善了应对此类网络安全威胁的 CPS 的结果。