作为转型合作伙伴,IBM正在与客户合作,以帮助他们以可信赖的方式扩展AI - 从帮助他们建立其数据策略的基础要素到为其特定业务用例的调整模型,再到帮助他们管理模型以外的模型。
▪4种各种和成熟度级别的系统(DV/CV/MDI)▪用例演示(政府和行业)▪技术重点:自定义IP加密器,可信赖的节点设置,端到端风险和威胁评估,与PQC(auth / long Dist。)集成< / div。
当今AI的调节,AI被用于不同的球体,因此需要调节它。 在规范AI中相关的挑战•创新守门:关于AI发展的决策掌握在大型科技公司的手中。 •技术进步:边境AI系统可能会通过使用算法来扩大风险,例如虚假信息。 •技术人性化:在不同国家 /地区在监管AI的方式上建立共识。 o在AI算法偏见可能造成伤害的情况下确定责任是复杂的。 为监管AI•联合国大会(UNGA)采取的关键倡议:采用了具有里程碑意义的决议,以促进“安全,安全和可信赖的”人工智能(AI)系统。 •欧盟:欧盟的AI法案是世界上第一个全面的AI法律。 o将AI系统分为四个层次,不同的层次遵守不同的法规。 •其他:o Bletchley的AI宣言:它是由美国,中国,日本,英国,法国和印度以及欧盟在内的29个国家签署的。 ü目的:解决AI在AI中涉及的风险和责任全面涉及g7的AI,以调节AI:它旨在促进安全,安全和可信赖的AI。当今AI的调节,AI被用于不同的球体,因此需要调节它。在规范AI中相关的挑战•创新守门:关于AI发展的决策掌握在大型科技公司的手中。•技术进步:边境AI系统可能会通过使用算法来扩大风险,例如虚假信息。•技术人性化:在不同国家 /地区在监管AI的方式上建立共识。o在AI算法偏见可能造成伤害的情况下确定责任是复杂的。 为监管AI•联合国大会(UNGA)采取的关键倡议:采用了具有里程碑意义的决议,以促进“安全,安全和可信赖的”人工智能(AI)系统。 •欧盟:欧盟的AI法案是世界上第一个全面的AI法律。 o将AI系统分为四个层次,不同的层次遵守不同的法规。 •其他:o Bletchley的AI宣言:它是由美国,中国,日本,英国,法国和印度以及欧盟在内的29个国家签署的。 ü目的:解决AI在AI中涉及的风险和责任全面涉及g7的AI,以调节AI:它旨在促进安全,安全和可信赖的AI。o在AI算法偏见可能造成伤害的情况下确定责任是复杂的。为监管AI•联合国大会(UNGA)采取的关键倡议:采用了具有里程碑意义的决议,以促进“安全,安全和可信赖的”人工智能(AI)系统。•欧盟:欧盟的AI法案是世界上第一个全面的AI法律。o将AI系统分为四个层次,不同的层次遵守不同的法规。•其他:o Bletchley的AI宣言:它是由美国,中国,日本,英国,法国和印度以及欧盟在内的29个国家签署的。ü目的:解决AI在AI中涉及的风险和责任全面涉及g7的AI,以调节AI:它旨在促进安全,安全和可信赖的AI。
家庭联盟是一个在线市场,可将消费者与可信赖的技术人员和服务提供商联系起来,以进行家庭和设备维修。他们正在为房主提供一种更好的方式,以找到所需的帮助,并为高质量的家庭服务公司建立业务。
•已经存在数十年•大多数互联网安全的基础•最好地将其视为护照•由可信赖的当局签发/签名•用于建立您的身份或凭据•通常用于验证人员,服务器或网站的身份•包装的信息•通常被称为X.509证书,
对疫苗接种有疑问是正常的。但重要的是要注意你从哪里获得的信息。反疫苗故事和虚假信息经常通过社交媒体或口口相传在网上传播。始终从可信赖的来源获取疫苗和健康信息,例如 NHS 或世界卫生组织 (WHO)。
量子加密的嘈杂存储模型允许根据以下假设:作弊用户最多可以访问不完美,嘈杂的量子内存,而诚实的用户根本不需要量子存储器。通常,作弊用户的量子存储器越嘈杂,越来越安全的遗忘转移的实现,这是一个原始的,可以允许通用安全的两方和多方计算。对于遗忘转移的实验实现,必须考虑诚实用户所拥有的设备有损和嘈杂,并且需要应用错误校正以纠正这些可信赖的错误。后者有望降低协议的安全性,因为作弊用户可能会隐藏在可信赖的噪声中。在这里,我们利用熵的不确定性关系,以信任和不信任的噪声来获得关于遗忘转移的安全性的紧密界限。特别是,我们讨论具有独立且相关的噪声的嘈杂存储和有限存储。
摘要 - 分布式能源资源(DER)的快速增长,例如分布式可再生能源(例如屋顶PV面板),储能系统,电动汽车和可控制的供应,将电力系统驱动到具有双向电源流量的分散系统。通过聚合器(例如公用事业,系统操作员或第三方协调员)的DIV协调作为有希望的范式出现。但是,尚不清楚如何在聚合器和ders之间建立信任,以充分地整合得出。在本文中,我们使用区块链技术开发了一个可信赖的分布式协调系统。我们对各种DER进行建模,并为DERS优化其能源交易,调度和需求响应的成本最小化问题。我们使用乘数的交替方向方法(ADMM)以分布式方式解决问题。要以可信赖的方式实施分布式算法,我们设计了一个智能合约来更新乘数并与区块链网络中的DERS进行通信。我们通过使用现实世界数据通过实验来验证我们的设计,模拟结果证明了我们的算法的有效性。
•广泛的影响:一位受损的供应商可以感染许多下游客户。•利用信任:攻击者操纵供应商与客户之间的可信赖关系。•隐藏的入口点:攻击者隐藏在软件依赖性层中,从而使检测变得困难。
我是一名经济学家,对可信赖的AI和金融经济学交集的跨学科研究感兴趣。在我值得信赖的AI博士学位上,我目前专注于反事实解释和概率的机器学习,并在Delft Technology的Cynthia Liem和Arie van Deursen的监督下进行。
