XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System恶意
错误信息、虚假信息、恶意信息和护送：对媒体角色和责任的审视
摘要 本文支持紧急状态委员会的任务是审查“虚假信息和错误信息的影响、作用和来源，包括社交媒体的使用”1。本文档中广泛使用“社交媒体”一词，指旨在提供与他人互动、创建和共享内容（包括消息、视频、音频和图像）能力的应用程序。本文件并未对网络信息操纵和 Convoy 做出任何事实认定。相反，其目的是更好地了解错误信息、虚假信息和恶意信息的信息环境、如何对其进行监管以及它与 Convoy 有何密切联系。社交媒体一直是 Convoy 的中枢神经系统，探索其作用涉及法律、心理学、历史、社会学和公共政策等许多领域。即使在法律领域，适用的法律（以及法律中的重大漏洞）也太多，无法详细审查。对于感兴趣的读者，我在脚注中提供了尽可能多的细节，并鼓励他们查阅本文引用的许多资料来源。这是本文档的结构。第一部分探讨了车队中使用的各种社交媒体，错误信息、虚假信息和恶意信息的含义，信息的传播方式、心理层面及其影响。第二部分和第三部分探讨社交媒体中的信息操纵如何受到监管。该法规有两个方面相关。首先，哪些法律规范消费或传播错误信息、虚假信息或恶意信息的用户和其他实体？例如，这涉及到一个问题：一个人传播虚假信息是否构成犯罪或是否应承担民事责任。这一分析的必要要素是言论自由权：其价值、应用和限度。第二部分将探讨该法规的这一方面。第二，社交媒体提供商对于错误信息、虚假信息和恶意信息负有哪些法律和治理责任？这方面将在第三部分进行探讨，需要分析管理社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管 2 。
错误信息、虚假信息、恶意信息和护送：对媒体角色和责任的审视
摘要 本文支持紧急状态委员会的任务是审查“虚假信息和错误信息的影响、作用和来源，包括社交媒体的使用”1。本文档中广泛使用“社交媒体”一词，指旨在提供与他人互动、创建和共享内容（包括消息、视频、音频和图像）能力的应用程序。本文件并未对网络信息操纵和 Convoy 做出任何事实认定。相反，其目的是更好地了解错误信息、虚假信息和恶意信息的信息环境、如何对其进行监管以及它与 Convoy 有何密切联系。社交媒体一直是 Convoy 的中枢神经系统，探索其作用涉及法律、心理学、历史、社会学和公共政策等许多领域。即使在法律领域，适用的法律（以及法律中的重大漏洞）也太多，无法详细审查。对于感兴趣的读者，我在脚注中提供了尽可能多的细节，并鼓励他们查阅本文引用的许多资料来源。这是本文档的结构。第一部分探讨了车队中使用的各种社交媒体，错误信息、虚假信息和恶意信息的含义，信息的传播方式、心理层面及其影响。第二部分和第三部分探讨社交媒体中的信息操纵如何受到监管。该法规有两个方面相关。首先，哪些法律规范消费或传播错误信息、虚假信息或恶意信息的用户和其他实体？例如，这涉及到一个问题：一个人传播虚假信息是否构成犯罪或是否应承担民事责任。这一分析的必要要素是言论自由权：其价值、应用和限度。第二部分将探讨该法规的这一方面。第二，社交媒体提供商对于错误信息、虚假信息和恶意信息负有哪些法律和治理责任？这方面将在第三部分进行探讨，需要分析管理社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管 2 。
错误信息、虚假信息、恶意信息和护送：对媒体角色和责任的审视
摘要 本文支持紧急状态委员会的任务是审查“虚假信息和错误信息的影响、作用和来源，包括社交媒体的使用”1。本文档中广泛使用“社交媒体”一词，指旨在提供与他人互动、创建和共享内容（包括消息、视频、音频和图像）能力的应用程序。本文件并未对网络信息操纵和 Convoy 做出任何事实认定。相反，其目的是更好地了解错误信息、虚假信息和恶意信息的信息环境、如何对其进行监管以及它与 Convoy 有何密切联系。社交媒体一直是 Convoy 的中枢神经系统，探索其作用涉及法律、心理学、历史、社会学和公共政策等许多领域。即使在法律领域，适用的法律（以及法律中的重大漏洞）也太多，无法详细审查。对于感兴趣的读者，我在脚注中提供了尽可能多的细节，并鼓励他们查阅本文引用的许多资料来源。这是本文档的结构。第一部分探讨了车队中使用的各种社交媒体，错误信息、虚假信息和恶意信息的含义，信息的传播方式、心理层面及其影响。第二部分和第三部分探讨社交媒体中的信息操纵如何受到监管。该法规有两个方面相关。首先，哪些法律规范消费或传播错误信息、虚假信息或恶意信息的用户和其他实体？例如，这涉及到一个问题：一个人传播虚假信息是否构成犯罪或是否应承担民事责任。这一分析的必要要素是言论自由权：其价值、应用和限度。第二部分将探讨该法规的这一方面。第二，社交媒体提供商对于错误信息、虚假信息和恶意信息负有哪些法律和治理责任？这方面将在第三部分进行探讨，需要分析管理社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管 2 。
错误信息、虚假信息、恶意信息和护送：对媒体角色和责任的审视
摘要 本文支持紧急状态委员会的任务是审查“虚假信息和错误信息的影响、作用和来源，包括社交媒体的使用”1。本文档中广泛使用“社交媒体”一词，指旨在提供与他人互动、创建和共享内容（包括消息、视频、音频和图像）能力的应用程序。本文件并未对网络信息操纵和 Convoy 做出任何事实认定。相反，其目的是更好地了解错误信息、虚假信息和恶意信息的信息环境、如何对其进行监管以及它与 Convoy 有何密切联系。社交媒体一直是 Convoy 的中枢神经系统，探索其作用涉及法律、心理学、历史、社会学和公共政策等许多领域。即使在法律领域，适用的法律（以及法律中的重大漏洞）也太多，无法详细审查。对于感兴趣的读者，我在脚注中提供了尽可能多的细节，并鼓励他们查阅本文引用的许多资料来源。这是本文档的结构。第一部分探讨了车队中使用的各种社交媒体，错误信息、虚假信息和恶意信息的含义，信息的传播方式、心理层面及其影响。第二部分和第三部分探讨社交媒体中的信息操纵如何受到监管。该法规有两个方面相关。首先，哪些法律规范消费或传播错误信息、虚假信息或恶意信息的用户和其他实体？例如，这涉及到一个问题：一个人传播虚假信息是否构成犯罪或是否应承担民事责任。这一分析的必要要素是言论自由权：其价值、应用和限度。第二部分将探讨该法规的这一方面。第二，社交媒体提供商对于错误信息、虚假信息和恶意信息负有哪些法律和治理责任？这方面将在第三部分进行探讨，需要分析管理社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管 2 。
错误信息、虚假信息、恶意信息和...
摘要 本文件支持紧急状态委员会负责审查“虚假信息和错误信息的影响、作用和来源，包括社交媒体的使用”1 。本文档中广泛使用的术语“社交媒体”是指旨在提供与第三方交互、创建和共享内容（包括消息、视频、音频和图像）的能力的应用程序。本文件并未对操纵网络信息和车队做出事实调查。相反，其目标是更好地了解错误信息、虚假信息和恶意信息的信息环境、其监管方式以及其与车队的密切联系方式。社交媒体一直是车队的中枢神经系统，其作用的探索涉及法律、心理学、历史、社会学和公共政策等多个领域。即使在法律领域内，适用的法律（以及法律中的重大漏洞）也太多，无法详细审查。对于感兴趣的读者，我在脚注中提供了尽可能多的细节，并且我还鼓励他们查阅本文档中引用的许多来源。这是本文档的结构。第一部分探讨了车队中使用的各种社交媒体、错误信息、虚假信息和恶意信息的含义、信息传播的方式、其心理方面及其影响。第二部分和第三部分探讨了如何监管社交媒体中的信息操纵。该法规的两个方面是相关的。首先，有哪些法律来规范消费或传播错误信息、虚假信息或恶意信息的用户和其他实体？这涉及到一个人传播虚假信息是否构成犯罪或承担民事责任等问题。这一分析的一个必要要素是言论自由权：它的价值、它的应用和它的限制。第二部分探讨了这方面的监管。其次，社交媒体提供商对于错误信息、虚假信息和恶意信息的法律责任和治理责任是什么？这方面将在第三部分中讨论，并需要分析管理社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管 2 。
错误、虚假和恶意信息以及车队
摘要 本文支持公共秩序紧急委员会审查“错误信息和虚假信息的影响、作用和来源，包括社交媒体的使用”。1 本文广泛使用社交媒体一词，指旨在使第三方能够交互、创建和共享内容（包括消息、视频、音频和图像）的应用程序。本文不对在线信息操纵和车队做出事实调查。相反，本文的目的是加深对错误、虚假和恶意信息的信息环境的理解，了解它们是如何被监管的，以及它们如何与车队相交叉。社交媒体是车队的中枢神经系统，对其作用的探索涉及众多领域，例如法律、心理学、历史、社会学和公共政策等。即使在法律范围内，适用的法律（以及法律中的重大漏洞）也太多，无法详细探讨。我会尽可能为感兴趣的读者提供更多细节，我会在脚注中提供，我也鼓励读者仔细阅读本文引用的许多资源。本文的结构如下。第一部分探讨了 Convoy 中使用的各种社交媒体、错误、虚假和恶意信息的含义、其传播方式、心理和影响。第二部分和第三部分探讨了如何监管社交媒体上的信息操纵。监管有两个相关角度。首先，哪些法律规范使用或传播错误、虚假或恶意信息的用户和其他实体？这个问题是，例如，个人是否犯了罪或是否应因传播虚假信息而承担民事责任。这一分析的一个必要部分是言论自由权：其价值、应用和限制。第二部分探讨了监管的这一方面。第二，社交媒体提供商在解决错误、虚假和恶意信息方面有哪些法律和治理责任？第三部分探讨了这一问题，并分析了监管社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管。2
使用机器学习算法进行恶意软件分析和检测
摘要：恶意软件是当今互联网用户面临的最重要问题之一。多态恶意软件是一种新型恶意软件，比前几代病毒更具适应性。多态恶意软件不断修改其签名特征，以避免被传统的基于签名的恶意软件检测模型识别。为了识别恶意威胁或恶意软件，我们使用了许多机器学习技术。高检测率表明选择了准确率最高的算法用于系统。作为一种优势，混淆矩阵测量了误报和漏报的数量，这提供了有关系统运行情况的附加信息。特别是，事实证明，使用恶意软件分析和检测的结果以及机器学习算法来计算相关对称性（Naive Byes、SVM、J48、RF 和所提出的方法）积分的差异，可以检测计算机系统上的有害流量，从而提高计算机网络的安全性。结果表明，与其他分类器相比，DT（99%）、CNN（98.76%）和 SVM（96.41%）在检测准确率方面表现良好。比较了给定数据集中 DT、CNN 和 SVM 算法在小 FPR（DT = 2.01%、CNN = 3.97% 和 SVM = 4.63%）上检测恶意软件的性能。这些结果意义重大，因为恶意软件变得越来越普遍和复杂。
基于人工智能的恶意软件检测的最新进展
本文的其余部分结构如下：第 2 和第 3 节概述了恶意软件分析和检测的主要方法；第 4 节定义了特征提取和选择；第 5、6 和 7 节回顾了最近使用浅层学习、深度学习和生物启发式 AI 算法在主机、云和 IoT 环境中进行恶意软件检测的论文；第 8 节介绍了用于 Android 恶意软件检测的最先进的机器学习方法；第 9 节描述了 AI 用于设计恶意软件的恶意用途。最后，第 10 节得出结论，确定了在恶意软件检测中使用 AI 的潜在挑战和未来方向。
错误、虚假和恶意信息以及车队
摘要 本文支持公共秩序紧急委员会审查“错误信息和虚假信息的影响、作用和来源，包括社交媒体的使用”。1 本文广泛使用社交媒体一词，指旨在使第三方能够交互、创建和共享内容（包括消息、视频、音频和图像）的应用程序。本文不对在线信息操纵和车队做出事实调查。相反，本文的目的是加深对错误、虚假和恶意信息的信息环境的理解，了解它们是如何被监管的，以及它们如何与车队相交叉。社交媒体是车队的中枢神经系统，对其作用的探索涉及众多领域，例如法律、心理学、历史、社会学和公共政策等。即使在法律范围内，适用的法律（以及法律中的重大漏洞）也太多，无法详细探讨。我会尽可能为感兴趣的读者提供更多细节，我会在脚注中提供，我也鼓励读者仔细阅读本文引用的许多资源。本文的结构如下。第一部分探讨了 Convoy 中使用的各种社交媒体、错误、虚假和恶意信息的含义、其传播方式、心理和影响。第二部分和第三部分探讨了如何监管社交媒体上的信息操纵。监管有两个相关角度。首先，哪些法律监管使用或传播错误、虚假或恶意信息的用户和其他实体？第二部分将探讨监管的这一方面。例如，这是一个关于个人是否犯下罪行或因传播虚假信息而承担民事责任的问题。这一分析的一个必要部分是言论自由权：其价值、应用和限制。第二，社交媒体提供商在处理错误、虚假和恶意信息方面有哪些法律和治理责任？第三部分将对此进行探讨，并分析监管社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管。2
OIG-22-62 - 国土安全部可以更好地缓解与恶意软件、勒索软件和网络钓鱼攻击相关的风险
1 https://www.dhs.gov/sites/default/files/2022-04/DHS%20FY21-23%20APR.pdf。2 https://www.cisa.gov/uscert/ncas/analysis-reports/ar20-216a。3 恶意软件是破坏服务、窃取敏感信息或获取私人计算机系统访问权限的恶意代码（例如病毒、蠕虫和机器人），https://www.cisa.gov/report。4 网络钓鱼是个人或团体试图通过使用社会工程技术从毫无戒心的用户那里索要个人信息，通常是通过包含欺诈网站链接的电子邮件，https://www.cisa.gov/uscert/report-phishing。5 https://www.nytimes.com/2016/12/13/us/politics/russia-hack-election-dnc.html。6 https://www.zdnet.com/article/phishing-groups-are-collecting-user-data-email-and- banking-passwords-via-fake-voter-registration-forms。7 https://www.cisa.gov/shields-up。8 https://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/RE4Vwwd。www.oig.dhs.gov 1 OIG-22-62