Appeals Court Clears Way For DOGE To Access Data At 2 Agencies
上诉法院清除了杰克·菲利普斯（Jack Phillips）通过《时代时报》（Epoch Times）授予的2个机构的数据的方式，一个分裂的联邦上诉法院小组于4月7日裁定，政府效率部（DOGE）可以访问两个联邦机构的记录（DOGE）可以撤销下级法院命令，该委员会由2-1个委员会授予美国第2-1个委员会的竞选，在美国第2-1个委员会上，竞选了美国的第2-1个cirdution诉讼。被禁止在教育部门和人事管理办公室（OPM）访问个人记录的禁令。总部位于弗吉尼亚州的上诉法院还投票赞成8-7，不反对将问题“ En Banc”提出，其中所有法院的所有法官都将在3月份的董事会命令中裁定。纽约另一位地区法官发
УЦСБ и T1 Облако обеспечат непрерывный мониторинг кибербезопасности в облаке
俄罗斯联邦IB-15中央执行委员会的联邦系统集成商和俄罗斯领先的俄罗斯提供者之一的T1 Cloud（IT Handing T1）总结了战略合作伙伴关系。双方将结合云中信息安全监控中心（SOC）开发的努力，这将大大提高其发布的信息系统的保护水平。合作协议于2025年2月21日在乌拉尔论坛“金融网络安全”签署。伙伴关系涉及关注云中信息安全性（IB）信息系统的监视以及对IB事件的操作响应。云解决方案的架构涉及将事件放置在该服务客户的云基础架构中。自动模式下的监视系统将汇总和处理来自网络设备，服务器和应用程序的大量事件，以及通过相关的关联规则，以识别信息安全事件的怀疑，这将对专家进行统计模型和机器学习
Deaths from traumatic injury in Gaza ‘exceptionally high’ and under-reported
根据一项使用多种数据来源进行的新估计，在九个月内，加沙近 3% 的人口因创伤性损伤而死亡。国际研究人员将统计模型与三种识别信息来源（医院太平间数据、卫生部调查和公共社交媒体讣告）相结合，估计从 2023 年 10 月 7 日到 2024 年 6 月 30 日，有超过 64,000 人因创伤性损伤而死亡，其中 60% 是儿童、老年人和妇女。这一死亡率虽然不包括非创伤相关死亡，但仍是之前所有原因死亡率的 14 倍，作者表示，他们的研究结果表明“迫切需要干预”。
Анастасия Федоренко: «Не стоит автоматизировать хаос»
CISOCLUB 编辑与 UCSB 信息安全自动化部门负责人 Anastasia Fedorenko 讨论了自动化信息安全流程的关键方面。在采访中，专家详细介绍了信息安全中的哪些流程可以自动化，以及这如何提高保护公司免受网络威胁的有效性。 Anastasia表示，SGRC、安全意识、SIEM、SOAR和威胁情报系统可以优化风险管理、改进事件监控、自动化响应和丰富数据，以识别信息安全威胁，从而改善信息安全中的哪些关键流程可以完全或部分自动化。安全效率 信息安全？Anastasia Fedorenko：目前，大多数信息安全流程都可以实现自动化，其中关键的流程我将重点介绍以下内容： 由信息管理系统实
Should You Use Student Photos Online?
你会在网上分享学生的照片吗？这篇文章为您提供了一些分享学生图像和其他识别信息的提示。它包括一张方便的摘要海报。...
Репортаж с PHDays Fest 2: эксперт УЦСБ рассказал о возможностях использования ИИ в ИБ
5月23日，在莫斯科国际网络节Positive Hack Days上，加州大学圣巴巴拉分校科学技术工作副主任尼古拉·多穆霍夫斯基（Nikolai Domukhovsky）作了题为《为何人工智能在信息安全以外的所有领域都取得胜利》的报告。事实证明，这个话题与网络安全专家息息相关，大厅里几乎没有空座位。演讲一开始，尼古拉谈到了过去10年人工智能的主要成功。人工智能成果已经从基础研究的范畴转变为急需的应用解决方案的地位，没有它我们将无法想象我们的生活。现在正处于进步的顶峰，大型语言模型也正在变得多模态——神经网络可以根据你的描述构建图像、纠正它、编写文本等。许多人利用这些机会，不幸的是，这些技术已经
GAO 的发现 GAO 发现，确定联邦研发 (R&D) 资金是否提供给了受关注的外国实体是一项挑战。此类实体包括外国恐怖组织和特别指定的国民等。授予机构一般禁止与外国恐怖组织和特别指定的国民开展业务。GAO 发现，报告其中一些实体的政府数据库缺乏通用识别信息，例如唯一标识符或个人身份信息。例如，据美国财政部称，外国恐怖组织名单上的实体的实际地址、出生日期或其他识别信息通常无法获得，因为实体经常试图隐藏其身份或位置。当出生日期等个人身份信息可用时，公共联邦资助数据源 USAspending.gov 中则无法提供类似信息。具体来说，尽管奖励机构收集其他识别信息，例如寻求奖励的实体的电话号码，但并非
Artificial Intelligence in Natural Hazard Modeling: Severe Storms, Hurricanes, Floods, and Wildfires
GAO 的发现GAO 发现，机器学习是一种使用算法来识别信息模式的人工智能 (AI)，它正在应用于严重风暴、飓风、洪水和野火等自然灾害的预测模型，可能导致自然灾害。一些机器学习模型在日常预报中得到实际应用，例如可以缩短严重风暴预警时间的模型。机器学习的一些用途被认为接近可操作，而另一些则需要多年的开发和测试。GAO 确定了将机器学习应用于该领域的潜在好处，包括：从而增加建模成本。通过更充分地利用可用数据、使用传统模型无法使用的其他数据以及创建合成数据来填补空白，提高模型的准确性。通过改进集成建模（从众多模型生成组合预测的过程）以及更好地利用历史数据来减少模型输出的不确定性。使用机器学习预测自然
