和一个国家的军事实力(Danda)。在健全的军民关系(CMR)推动下,良好的军民一体化或融合(CMI 或 CMF)仍然是国家生存的关键。近代,灾难性的世界大战和核浩劫导致人们对战前德国和日本的军国主义产生厌恶。1957 年塞缪尔·亨廷顿提出“目标控制理论”后,出现了几种军民关系理论,强调“文官控制”以及军民“分离”。然而,大多数理论都无法充分解释现实世界的军民关系。无休止的代理战争、后殖民战争、内战和反恐战争凸显了在任何有效的军民关系框架中都需要密切的相互作用和融合。此外,两用信息技术、数字化和第四次工业革命(4IR 技术)彻底改变了军事,使暴力的使用民主化。传统的空、海、陆安全领域已经拓展到信息、网络空间、太空、高端技术、贸易、经济、人文、移民、粮食、水、卫生、能源、环境、气候变化等非传统安全领域的争夺。
人工智能 (AI) 的快速发展既带来了机遇,也带来了威胁,有望对网络安全领域产生变革和颠覆性影响。目前为用户提供安全保障的方法有限。在线攻击(例如身份盗窃)和数据泄露正在对个人和社区造成现实伤害,导致财务不稳定、失去医疗福利,甚至无法获得住房,以及其他不良后果。鉴于人工智能能力的增强及其在专业、公共和私人领域的部署,预计由此带来的挑战将进一步加剧。因此,需要对这些挑战进行新的表述,考虑到复杂的社会、技术和环境维度以及塑造人工智能在网络安全领域机遇和威胁的因素。通过探索和应用社会技术方法,强调参与式实践的意义和价值,我们可以产生新的方式来概念化人工智能在网络安全环境中的挑战。本白皮书旨在探索网络安全领域的复杂人工智能,采用自下而上和自上而下的方法,重点是:(1)记录和分析 2021 年 1 月至 6 月期间举行的六次跨学科研讨会的成果,学术界、工业界、政府和非政府组织的专家均参与其中;(2)随后与社会技术文献进行接触,为网络安全领域新兴人工智能的重新表述和概念化提供信息。白皮书将确定并阐述各利益相关方需要解决的关键问题,包括差距和机遇,同时探索解决差距和利用微观/中观/宏观层面机遇的实质性方法,进而为决策过程提供信息。白皮书提供了应对开放社会技术系统中网络安全问题中复杂人工智能带来的公共利益安全、安全和隐私挑战的方法。白皮书首先对六场研讨会进行了定性主题分析,重点关注社会、技术、组织、环境和方法问题。随后,对开创性的社会技术文献进行了分析,以提取关键主题,然后将其与研讨会分析得出的见解进行比较。这项工作的目的是从社会技术角度提出网络安全中人工智能的重新表述,同时提出一份研究路线图,预计该路线图将从研究、政策和实践角度对利益相关者产生重大影响。
计划教育目标(PEO)PEO-1。毕业生将因其解决问题的能力和网络安全领域的专业技能而成功地被公认为是上级。PEO-2。 毕业生通过获得网络安全和相关领域的深度知识来从事高等研究或研究职业。 计划结果(POS)PO-1:独立进行研究 /调查和开发工作以解决实际问题的能力。 PO-2:能够编写和呈现大量技术报告/文档的能力。 po-3:根据计划的专业化,学生应该能够在该领域表现出一定程度的掌握。 掌握的水平应高于适当的学士学位课程的要求。 PO-4:设计和创新计算系统,以满足网络安全领域的各种需求。 PO-5:分析网络安全和设计操作策略和政策的要求。 PO-6:使用网络安全解决方案来分析道德,法律和社会影响以解决现实世界中的问题。PEO-2。毕业生通过获得网络安全和相关领域的深度知识来从事高等研究或研究职业。计划结果(POS)PO-1:独立进行研究 /调查和开发工作以解决实际问题的能力。PO-2:能够编写和呈现大量技术报告/文档的能力。po-3:根据计划的专业化,学生应该能够在该领域表现出一定程度的掌握。掌握的水平应高于适当的学士学位课程的要求。PO-4:设计和创新计算系统,以满足网络安全领域的各种需求。PO-5:分析网络安全和设计操作策略和政策的要求。 PO-6:使用网络安全解决方案来分析道德,法律和社会影响以解决现实世界中的问题。PO-5:分析网络安全和设计操作策略和政策的要求。PO-6:使用网络安全解决方案来分析道德,法律和社会影响以解决现实世界中的问题。
以及一个国家的军事力量 (Danda)。由强大的军民关系 (CMR) 推动的健全的军民一体化或融合 (CMI 或 CMF) 仍然是国家生存的关键。近年来,灾难性的世界大战和核浩劫导致人们对战前德国和日本所表现出的军国主义感到厌恶。在塞缪尔·亨廷顿于 1957 年提出“目标控制理论”后,出现了几种 CMR 理论,强调“民事控制”以及民事和军事“分离”。然而,大多数理论都不足以充分解释现实世界的 CMR。无休止的代理、后殖民、内战和反恐战争强调了在任何有效的 CMR 框架中,民事和军事之间需要密切的相互作用和融合。此外,双重用途信息技术、数字化和第四次工业革命 (4IR 技术) 已经彻底改变了军事事务,并使暴力的使用民主化。传统的空中、海上和陆地安全领域已经扩大到包括信息、网络空间、太空、高端技术、贸易、经济、人类、移民、食品、水、健康、能源、环境和气候变化等非传统安全领域的争夺。
处理入站和其他基于网络的互联网威胁传统上涉及手动缝合一套不断扩展的安全领域的传统和孤立的工具(例如,电子邮件安全性,应用程序安全性,数据安全性,威胁智能)。这可能会导致安全差距和不可持续的资源水平,以跟上昨天的威胁和优先事项。
使计算机视觉在人工智能(AI)中的应用更加民主化。如果该解决方案已经在城市路灯自动管理、火灾、遗弃行李、跌落甚至非法倾倒垃圾检测等安全领域证明了其价值,那么 XXII 提出的技术的防御应用也非常多。这些尤其涉及捕获图像的实时分析、侦察和情报目的的识别以及基础设施的安全。