XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System保证的
评估差异隐私保证的指南
国家标准技术研究所（NIST）的信息技术实验室（ITL）通过为国家的测量和标准基础设施提供技术领导力来促进美国的经济和公共福利。ITL开发测试，测试方法，参考数据，概念实现证明和技术分析，以推动信息技术的开发和生产性使用。ITL的响应能力包括管理，行政，技术和物理标准以及针对国家安全信息系统中与国家安全相关信息以外的具有成本效益的安全性和隐私的指南。特别出版物800系列报告有关ITL的研究，指南和信息系统安全方面的宣传工作及其与行业，政府和学术组织的协作活动。
不保证的转换
11 Denoeux，Dubois和Prade（2020）和Caprio等。 （2023）主张在AI中使用不精确的概率。 ilin（2021）考虑了一种决策理论，该理论允许对自主安全系统中应用的歧义厌恶。 众所周知，歧义厌恶导致信息厌恶（Al-Najjar和Weinstein 2009）。 12作为一个匿名裁判指出，如果在替代决定理论之后设计AI代理会产生重大风险，那么也许我们不应该这样做，并学会与那些对风险和歧义不敏感的代理人生活。 虽然这是一个合理的观点，但我们许多人对风险和歧义敏感，可能希望AI代理反映这些偏好。 如果AI代理不能这样做，这是一个巨大的成本。 13，例如，Skyrms（1990），p。 247写道：“证据隐含地假设决策者是贝叶斯人，而且他知道他会充当一个。。 决策者认为，如果他执行实验，他将（i）通过条件化进行更新，并且（ii）选择《后贝叶斯法》。 这意味着Good的定理也将使不确定他们将最大化预期效用的代理商失败。11 Denoeux，Dubois和Prade（2020）和Caprio等。（2023）主张在AI中使用不精确的概率。ilin（2021）考虑了一种决策理论，该理论允许对自主安全系统中应用的歧义厌恶。众所周知，歧义厌恶导致信息厌恶（Al-Najjar和Weinstein 2009）。12作为一个匿名裁判指出，如果在替代决定理论之后设计AI代理会产生重大风险，那么也许我们不应该这样做，并学会与那些对风险和歧义不敏感的代理人生活。虽然这是一个合理的观点，但我们许多人对风险和歧义敏感，可能希望AI代理反映这些偏好。如果AI代理不能这样做，这是一个巨大的成本。13，例如，Skyrms（1990），p。 247写道：“证据隐含地假设决策者是贝叶斯人，而且他知道他会充当一个。。 决策者认为，如果他执行实验，他将（i）通过条件化进行更新，并且（ii）选择《后贝叶斯法》。 这意味着Good的定理也将使不确定他们将最大化预期效用的代理商失败。13，例如，Skyrms（1990），p。 247写道：“证据隐含地假设决策者是贝叶斯人，而且他知道他会充当一个。决策者认为，如果他执行实验，他将（i）通过条件化进行更新，并且（ii）选择《后贝叶斯法》。这意味着Good的定理也将使不确定他们将最大化预期效用的代理商失败。
了解基线 - 分析香港可持续性报告和保证的市场准备就绪
5这项研究不包括115个回复，其中被调查的已上市实体报告说，其财务审计师或其他CPA公司对其可持续性披露提供了合理或高水平的保证。进一步的询问显示，这些受访者错误地认为他们的披露已在财务报表的审计中涵盖。
AI安全问题的景观 - 一种支持基于AI的自主系统安全保证的方法
摘要 - 手工智能（AI）已成为一项关键技术，推动了一系列应用程序的进步。将其集成到现代自主系统中需要确保安全。但是，确保合并AI组件的系统安全性的挑战是很大的。缺乏具体的规格，以及操作环境和系统本身的复杂性，导致了不确定行为的各个方面，并使令人信服的系统安全证据的推导变得复杂。尽管如此，学者们建议彻底分析和减轻AI特异性的不可能，即所谓的AI安全问题，该问题提供了支持令人信服的保证案例的基本证据。在本文中，我们以这个想法为基础，并提出了AI安全问题的所谓景观，这是一种新颖的方法，旨在通过系统地证明缺乏AI安全问题来支持基于AI的系统的安全保证案例。通过涉及无人驾驶区域火车的案例研究来说明该方法论的应用，并证明了其实用性和有效性。索引条款 - AI安全，保证案例，自主系统，机器学习
具有正式安全保证的AI代理商
我们提出了一个新型系统，该系统可以通过正式的安全分析仪来增强安全性AI代理。与先前的工作相反，我们的系统不会尝试以最佳及时检测提示注射，而是对代理的构成严格的约束，从而防止了压力的影响。可以在新颖而灵活的域特定语言中为安全规则指定约束。在代理采取诉讼之前，分析仪会检查当前代理州是否违反了所提供的任何政策规则，并在不允许拟议的诉讼中提出错误。当分析仪确定诉讼要安全时，它可以使用正式保证，即违反了策略中指定的规则。我们表明我们的分析仪是有效的，并检测并防止了现实世界代理中的安全漏洞。
人工智能安全保证的路线图
最近在人工智能开发中加速的加速度为利用该技术支持安全航空系统提供了新的机会，同时会带来新的风险，即使没有适当的资格和使用。面对这些挑战和机遇，我们开发了此路线图，以解释我们开发方法确保技术安全并为安全引入方法的方法。路线图中描述的指导原则是我们如何接近这项新技术的基础，利用相关技术（例如复杂的系统，软件和自动化）利用航空社区的广泛安全经验。该路线图的开发与行业和其他航空监管机构的一系列技术互换有关。它制定了一种策略，以实现AI的安全性和用于安全性的AI使用。它存在于联邦使用AI法规的较大生态系统中，如行政命令14110所述：安全，安全和可信赖的发展和人工智能的使用1。我们面临21世纪面临的挑战是如何在维持世界上最安全，最有效的航空航天系统的同时提供不断增长的服务水平。技术和创新为航空系统的可持续性带来了巨大的机会和挑战。我们期待与航空业，其他航空监管机构和美国政府机构一起执行和完善此路线图。David H. Boulter联邦航空管理局副管理人航空安全
dsi 的有保证的 pnt (apnt) 峰会
• Vector Atomic 是一家成立 5 年的加州初创公司，专注于原子仪器的应用和商业化 • 原子仪器（例如原子钟）使用原子的共振频率来测量时间，这些共振频率充当时钟的节拍或滴答声 • 传统原子钟基于铯原子簇，当被激光源照射时，它们会发出高频振荡的光 • 基于不同元素的光学时钟（例如左侧显示的 EG-30 设备是碘光学时钟）可以以更高的频率振荡发光，因此提供比传统原子钟更精确的滴答声
评估差异隐私保证的指南
差异隐私（DP）[14]已成为保留数据主体隐私的框架，同时启用了统计分析。DP的迅速崛起及其从理论到实践的快速过渡，已经围绕了如何有效部署该框架的许多开放问题。特别是，现有部署面临着几个障碍，并提出了与风险评估，参数选择，沟通以及与其他隐私和安全惯例互动有关的问题。在没有找到令人信服的方法来回答这些问题的情况下，我们冒着DP未能实现其诺言的风险，或更糟糕的是，被用于清洗数据系统的私密性，而无需实际提供具有有意义的隐私保证的数据主体。我们很高兴看到NIST愿意在特殊出版物“ NIST SP 800-226：评估差异隐私保证的指南”中参与这些重要问题。我们认为，指南草案在识别其中许多问题并提供读者可以开始回答的结构方面做得非常出色。特别是，准则对隐私危害的明确表征提供了一系列可行的最佳实践，可以指导未来的选择。这些危害的呈现（作为更复杂的对话中的简短入口点）也使该文档非常接近。在本评论中，我们确定了文档草案中改进的机会，并就如何改进指南提供具体建议。我们的建议旨在最大程度地发挥这一潜力。我们认为，本文档的潜在影响很大，因为它可以作为有兴趣探索差异隐私的个人，组织和政府团体的事实起点。具体来说，我们建议（1）扩展围绕ϵ的讨论，（2）阐明对隐私金字塔的预期使用，（3）用更引人注目的东西代替跑步示例，（4）与效用的社会维度相关，（5）对“人类偏见”的讨论恢复讨论，以及（6）强调沟通的重要性。
用于分布式瞬态频率控制具有稳定性和安全保证的强化学习
本文提出了一种基于加强学习的方法，可在具有稳定性和安全保证的功率系统中进行最佳的瞬态频率控制。在Lyapunov稳定性理论和安全关键控制上构建，我们在分布式控制器设计上得出了足够的条件，以确保闭环系统的稳定性和瞬态频率安全性。我们的分布式动态预算分配的想法使这些条件不如最近的文献保守，因此它们可以对控制政策的搜索空间施加严格的限制。我们构建了神经网络控制器，该神经网络控制器可以参数化此类控制策略并使用强化学习来培训最佳策略。IEEE 39-BUS网络上的模拟说明了控制器的保证稳定性和安全性，并显着改善了最佳性。IEEE 39-BUS网络上的模拟说明了控制器的保证稳定性和安全性，并显着改善了最佳性。