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安全漏洞报告 - 您信任谁？
• ADP - 授权数据发布者。ADP 角色使合格且获得授权的组织能够通过其他相关信息（例如风险评分、参考资料、漏洞特征、翻译等）丰富 CVE 编号机构 (CNA) 发布的 CVE 记录的内容。请参阅 https://www.cve.org/ProgramOrganization/ADPs 。6
信任人工智能：对公众看法的定性探索和对风险和福利的接受
本文旨在研究民众对人工智能（AI）的危险和优势的看法，以及这些看法对AI的信任和接受的影响。对来自加利福尼亚州旧金山的90名参与者进行了采访，并对他们的反应进行了定性分析，从而引起了积极和负面影响的有趣组合。虽然新机会被认为是有帮助的，尤其有助于使生活更加方便并帮助一方面解决世界的问题，但AI被认为会带来一些负面后果。大约有60％的人担心AI取代工作人员的可能性，有47％的人关心其偏见的可能性，而52％的人关心其侵犯Peo-Ple的隐私的可能性。关于特定素质，信托被确定为重要措施。58％的参与者质疑AI行动及其目标的开放性。此外，有62％的参与者在AI开发和使用方面的治理和披露方面表现出很高的兴趣。这项工作提供了有关以下事实的见解：有必要通过建立较高水平的透明度，道德标准来提高公众对AI的信任。所有这些见解都必须扩展有关AI治理的讨论，并强调我们必须在该领域中实现创新，同时考虑到某些关键价值观。
与绩效和采用率相关的AI的员工信任
员工在这些不同的信任配置下表现出不同的行为：有些通过详细介绍其数字足迹，而另一些人则从事操纵，限制或撤回它们。这些行为触发了“恶性循环”，其中有偏见和不平衡的数据输入降低了AI的性能，进一步侵蚀了信任并拖延了采用。
6G分布式云环境的智能信任和安全编排
通过交换网络威胁情报以提高零信任的本地信任评估能力，通过交换网络威胁情报，是多个利益相关者之间的协作信任与安全体系结构信任。多方面且普遍的监控系统，用于服务于网络威胁智能，以进行信任评估，并在6G云/边缘连续体上进行安全决策。一个信任模型，该模型考虑了服务的概念，供应链和执行环境以及与安全合规性服务运营（NIS2 Framework）涉及的利益相关者的身份管理服务操作中涉及的几个利益相关者之间的信任关系以及通过基于属性的访问访问控制（ABAC）模型之间的几个利益相关者之间的信任关系。通过通行可编程模型服务
AI影响者营销可能会给品牌信任带来风险，新研究发现
研究人员 - 包括法国图卢兹TBS商学院的Soumyadeb Chowdhury；亚利桑那州立大学的彼得·纳吉（Peter Nagy）；来自北爱尔兰贝尔法斯特皇后大学的Shuang Ren可能会发现用户可能将更多的责任归咎于人类影响者，而在负面的经历之后是虚拟影响者，因为他们认为人类具有“更多的代理和经验”。
不变的秘密管理：在容器中使用敏感数据的零信任方法 - 文章 - 汇合处
我们介绍了Chaossecops，这是一个新颖的概念，将混乱工程与DevSecops结合在一起，特别着重于主动测试和提高秘密管理系统的弹性。通过使用AWS服务（秘密经理，IAM，EKS，ECR）和Common DevOps工具（Jenkins，Docker，Terraform，Chaos Toolkit，Sysdig/Falco）的详细，现实世界实施方案，我们证明了这种方法的实际应用，并且对这种方法进行了实践应用。电子商务平台案例研究展示了不变的秘密管理如何改善安全姿势，提高合规性，更快的市场时间，停机时间的降低以及开发人员的生产率提高。关键指标表明，与秘密相关的事件和更快的部署时间显着减少。该解决方案直接解决了DevOps技术类别中全球技术奖的所有标准，突出了创新，协作，可伸缩性，持续改进，自动化，文化转型，可衡量的结果，技术卓越成果，技术卓越和社区贡献。
信任和Palantir问题
每个利益相关者对彼此的信任程度较低。公众对医疗保健人员的信任仍然很高，但比以前低。员工对连续政府失去了信任。我们还如何解释政府决定对医师合伙人在医疗保健中的作用进行调查（doi：10.1136/bmj.r145 doi：10.1136/bmj.r425），6 7在发起了一项备受瞩目的劳动力计划之后，8对NHS的哪些信念为医生培训计划，这导致了愤怒和另一项政府审查（doi：10.1136/bmj.r360）？9或当专家职业突然因考试错误损害时不愿表现出灵活性（doi：10.1136/bmj.r422）时，卫生服务不愿表现出灵活性？10
患者经验和对NHS初级保健的信任
基于种族的健康差异已在英国长期以来已经记录在英国（Kapadia等，2022）。例如，孟加拉国，巴基斯坦和白吉普赛人或爱尔兰旅行者社区表现出最差的健康状况，而在黑人和南亚群体中，婴儿和孕产妇死亡，心血管疾病和糖尿病的率更高（罗利，20233）。Recently, the disproportionate impact of the Covid-19 pandemic on ethnic minority groups served as a stark reminder of ongoing health inequalities and the role of racism and discrimination in healthcare (Raleigh, 2023; Marmot et al., 2020; Public Health England, 2020), with ethnic minorities experiencing higher mortality rates from Covid-19 as well as higher rates of disruptions to healthcare as a大流行的结果（Maddock等，2022）。1
基于移动的零信任人工智能模型
摘要 - 本文研究了通过模型动物园和文件传输机制分发AI模型的挑战。尽管有安全措施的进步，但漏洞仍存在，需要采取多层方法来有效地减轻风险。模型文件的物理安全性至关重要，重新确定了严格的访问控制和攻击预防解决方案。本文提出了一种新的解决方案结构，该结构由两种预防方法组成。第一个是内容解除和重建（CDR），它的重点是解除序列化攻击，使攻击者在加载模型后立即运行恶意代码。第二个是通过使用移动目标防御（MTD）来保护模型体系结构和权重，以免受攻击，警告模型结构并提供验证步骤以检测此类攻击。本文重点介绍了高度可利用的泡菜和Pytorch文件格式。它证明了100％的解除武装率，同时验证了Huggingface模型动物园的已知AI模型存储库和实际恶意软件攻击。
附录1-信任策略模板
本协议描述了如何在初级保健，二级护理和整个界面中安全管理的ADHD处方药。根据BNF和NICE指导方针，它列出了各方的责任，以确保这些药物被适当地启动，处方，分配和监控。本文档主要与EPUT中使用ADHD药物发起的患者有关。但是，一旦患者在社区中进行了管理，他们的二级护理治疗可能来自儿童和青少年心理健康服务的非专业提供者，也可能来自选择途径的权利。因此，所有有关方面都应意识到，诸如埃塞克斯（Essex）的CAMH等非EPUT提供商，例如nelft https://www.nelft.nhs.uk/有自己的协议，因此应与这些提供商发布的配方和共享护理协议一起阅读此协议，因为其协议和安排可能不同。安排由二级/二级多动心服务，初级保健服务和ICBS同意和完成。