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批判性话语分析联合国中的恐俄言论...
本文的目的是探讨安东尼·约翰·布林肯 (Antony John Blinken) 在俄罗斯入侵乌克兰后在 2022 年联合国安理会演讲中发表的反俄言论。布林肯的言论暗含着各种反俄语言，尤其是从安全角度，即军队角度。本文在批判性话语研究的框架下使用意识形态二次模型，将安全化理论与宣传概念相结合。使用 NVivo 12 Plus 和 VOS Viewer 应用程序进行数据收集、验证和语言调查。使用的数据来源是通过电子书、新闻、Scopus 和 Google Scholar 期刊进行的文献研究。调查结果发现，布林肯在演讲中的宣传计划试图以负面的方式描绘俄罗斯。显然，布林肯的许多言论都在抹黑俄罗斯，给人一种俄罗斯是共同敌人、入侵乌克兰是共同潜在危险的印象。关键词：美国；安东尼·J·布林肯；联合国安理会；俄罗斯;批判性话语研究；乌克兰
公共部门机构生成式人工智能网络安全指南
与所有技术一样，GenAI 也容易被滥用，并可能成为网络犯罪分子利用的强大工具。它可用于制作有针对性的、令人信服的网络钓鱼电子邮件或文本和语音消息，这可能会增加不知情的个人被欺骗提供登录凭据或银行详细信息等信息的可能性。然后，通过使用人工智能聊天机器人与个人互动，自动化大规模针对性活动的能力可能会进一步增加受害者的数量，这些人会以为自己与真人有联系，并被说服陷入预定的骗局。不良行为者可以利用冒充或创建深度伪造媒体的可能性来制作媒体来抹黑公众人物、传播虚假叙述以及勒索或诈骗个人。可以处理个人数据以建立更有效的策略来猜测个人的密码以入侵帐户。GenAI 用于生成应用程序代码解决方案的用途已经得到强调，然而，这同样可能被滥用来开发更复杂的恶意软件，这些恶意软件更难被当前系统检测和响应。
子宫内膜异位症不再是骨盆疾病
此外，患有这种疾病的妇女经常经历与衡量相关的污名（内部污名），其中个人被贬低或抹黑，并且具有社会或医疗保健社区所驳回的这种情况的症状以及这种状况的社会影响。14一项定性研究指出，月经疼痛被子宫内膜异位症的拉丁裔妇女的家庭成员视为妇女生活的正常部分，并且这些妇女经常感到不受伤，不得不分享其症状，以避免遭受苦难。15此外，“月经的礼节”在许多国家中被执行16个文化统治，这有助于内部污名，并且对涉及月经的可能不规则性的意识缺乏认识：女性不愿意谈论自己的症状，因为月经是私人事务，不应该与男人开放，尤其是与男性进行讨论。值得注意的是，通常，其他妇女（例如母亲和朋友）鼓励这种隐瞒并通过使其他痛苦的症状正常化，这是基于理解，即谈论月经的妇女可以被排斥，批评和被认为弱的妇女。17，18重要的是，预期污名和缺乏社会支持是损害心理健康的重要压力，以及随之而来的社会，教育和
一项关于不确定性关系和量子测量的调查：物质方法中有利可图的简约参数
这项调查试图调查有关不确定性关系（UR）和量子测量（QMS）的普遍哲学的真理和定义。相应的哲学被称为未经证实的争议，被揭示为基于六个基本戒律。，但有人发现所有各自的戒律都被无法克服的义务抹黑。因此，关于ur，所指的哲学揭示了一个自我是一种不合理的神话。然后，您的出现是短暂的历史惯例，或者是简单且有限的数学公式，而没有任何必要的物理学。这样的发现加强了狄拉克的预测，即“以目前的形式无法在未来的物理学中生存”。您的著名方面激励着对QMS相关辩论的重新考虑。主要是表明，正确地，您与QM的真实描述没有任何必要的联系。对于此类描述，有必要从数学上，可观察到的量子可被视为随机变量。用单个采样的测量场景，例如波函数崩溃或Schr odinger的Cat Thought实验，被揭示为无用的发明。我们建议将QM描述为随机数据的传输过程。请注意，对于现有的量子辩论，上述UR – QMS重新估计，在问题方法中为有利可图的简约辩论提供了一些论点。这些辩论的无效方面也必须重新考虑，可能或多或少地投机愿景。
全球化反对亲环境机构
超过二十年的社会科学研究已经确定了不断增长的公司，智囊团，非营利组织和倡导组织的不断增长的网络，这些组织旨在阻碍美国境内的变革行动。传统论点强调了经济自身利益（例如富人和强大的公司）在塑造有组织的“对抗气候变化运动”的兴起中的作用，该组织试图抹黑有关人为气候变化的证据，并脱离人为气候变化的证据，并出轨解决方案来解决该问题。在本文中，我们跟踪了世界各地的反气候变化组织的增长，并强调反动文化动态在推动其出现中的作用。随着气候变化的疾病在整个社会的更多领域注入，气候变化问题在公共领域变得更加突出，从而在对立群体中引起了对抗性的不满，身份和动员。在1990年至2018年的面板逻辑回归模型上，我们发现反气候变化组织最有可能在具有更广泛的国家政策和结构的国家发展，以促进自然环境，以促进自然环境，这些因素是各种因素，这些因素是各种因素，这些因素是一个国家的生态利益或其整体能力或其整体能力或其整体能力。
23andMe 数据泄露：分析凭证填充......
摘要 — 2023 年 10 月，著名的个人基因检测、血统和健康信息服务提供商 23andMe 遭受了一次重大数据泄露，此次泄露由名为“Golem”的网络犯罪分子策划。最初，大约 14,000 个用户帐户被凭证抹黑攻击入侵，攻击者利用了之前数据泄露中重复使用的用户名和密码。然而，由于 23andMe 的 DNA 亲属和家谱功能相互关联，泄露范围呈指数级扩大，暴露了大约 550 万用户和 140 万个其他个人资料的敏感个人和基因数据。此次攻击凸显了凭证填充的威胁日益增加，不良的密码卫生习惯和缺乏多因素身份验证 (MFA) 和速率限制等强大的安全措施加剧了这一威胁。作为回应，23andMe 强制重置密码，实施基于电子邮件的两步验证，并建议用户更新其他服务的密码。本文批判性地分析了攻击方法及其对用户和公司的影响，并探讨了潜在的缓解策略，包括增强身份验证协议、主动漏洞检测和改进的网络安全实践。研究结果强调了加强用户身份验证措施的必要性以及企业在保护敏感基因和个人数据方面的责任。
情报组织的媒体化
战争一直影响着生活的身体和认知维度。但是，乌克兰和加沙的最新发展增加了对使用虚拟领域的战争的重视。军事行动现在超越了传统战场，通过网络空间和社交媒体极大地影响了虚拟和认知维度。本研究研究了乌克兰，以色列和英国的情报和安全服务如何采用调解（大众媒体塑造公众话语的过程）在现代战争中实现其目标。通过对这三种情报景观的比较分析，该研究探讨了这些组织尽管是更大的国家安全系统的一部分，但如何追求自己的组织利益。该研究表明，情报服务将调解用于多种目的：吸引公民，证明行动合理，并将力量投射到国内和国际观众。结果表明，从秘密实践转向开放的，面向公共的沟通策略。英国国防情报提供了每日情况更新，以色列国防部发言人的部门释放了敏感的情报以塑造叙事，乌克兰军事情报发表了截然不知的通讯，以破坏对手。通过社交媒体进行选择性披露，与常规保密相比，反映了信息战的重要性。这种方法在塑造叙事和反对对手方面提供了好处，但它给操作安全带来了风险。这项研究强调了情报机构必须在透明度和保护数字时代的来源和方法之间取得的复杂平衡，从而强调了沟通如何用作通信，以告知公众，证明行动合理和抹黑对手的工具。
美国医师协会起诉众议员亚当·希夫 (Adam Schiff) 疫苗审查 柯南·米尔纳，《大纪元时报》 2020 年 1 月 31 日更新：2020 年 1 月 31 日 https://w
美国医师协会起诉众议员亚当·希夫 (Adam Schiff) 疫苗审查 柯南·米尔纳，《大纪元时报》 2020 年 1 月 31 日 更新时间：2020 年 1 月 31 日 https://www.theepochtimes.com/physicians-association-sues-rep-adam-schiff-for-vaccine-censorship_3220485.html 一家全国性医学协会正在起诉众议员亚当·希夫 (Adam Schiff) (加利福尼亚州民主党)。该案指控这位加州众议员滥用职权，声称他胁迫科技公司审查有关疫苗的信息。 2020 年 1 月 20 日，美国医师和外科医生协会 (AAPS) 向华盛顿特区美国地方法院提起诉讼。诉状指出，希夫在 2019 年 2 月和 3 月向谷歌、Facebook 和亚马逊发送了信件，敦促这些公司抹黑或下架任何暗示疫苗可能有害的内容。这些信件表达了希夫对美国疫苗接种率下降的担忧，并要求各公司采取措施阻止他所说的“日益严重的问题”。希夫写道：“如果一位忧心忡忡的父母不断在 YouTube 推荐中看到对疫苗安全性或有效性产生怀疑的信息，他们可能会无视孩子的医生和公共卫生专家的建议，拒绝遵循推荐的疫苗接种时间表。”“重复的信息，即使是虚假的，也常常会被误认为是准确的，而通过社交媒体接触反疫苗内容可能会对用户对疫苗接种的态度产生负面影响。” 封锁信息 希夫的建议很快就见效了。在希夫发布其中一封信后的 24 小时内，亚马逊就从其流媒体平台上删除了热门纪录片《Vaxxed》和《Shoot 'Em Up: the Truth About Vaccines》。几个月后，Twitter 在 AAPS 的一篇讨论疫苗强制令的文章的搜索结果上方添加了免责声明，
模拟了大型语言模型和临床信用系统的滥用
1美国国立卫生研究院（NIH）的NIH临床中心，美国马里兰州贝塞斯达州2已经提出了语言模型（LLMS）来支持许多医疗保健任务，包括疾病诊断和治疗个性化。虽然可以应用AI来协助或增强医疗保健的提供，但也存在滥用的风险。llms可用于根据不公平，不准确或不公正的标准分配资源。例如，社会信贷系统使用大数据来评估社会中的“可信赖性”，从而根据仅由权力结构（公司实体，管理机构）定义的评估指标来惩罚那些得分差的人。强大的LLM可以扩大此类系统，该系统可以根据多模式数据（金融交易，Internet活动和其他行为输入）对个人进行评分。医疗保健数据也许是最敏感的信息，可以收集，并有可能通过“临床信贷系统”来侵犯公民自由，其中可能包括限制或配给标准护理。本报告模拟了如何利用临床数据集，并提出了减轻AI医疗保健模型固有的风险的策略。1。简介大语模型（LLMS）可以使用复杂的非结构化数据执行高级任务 - 在某些情况下，除了人类功能之外。1,2这种进步正在扩展到医疗保健：正在开发新的AI模型来使用患者数据进行任务，包括诊断，工作流程改进，监测和个性化治疗建议。但是，如果受到管理当局，公司或其他决策实体的虐待，临床AI普遍性的这种增加也会引起公民自由的重大脆弱性。对这种潜力的认识可能会降低风险，激励透明度，为负责任的治理政策提供信息，并导致新保障措施的发展。社会信贷制度是“大数据压迫”的新兴例子，旨在限制“抹黑”的特权，但不是“可信赖”。 3-23在社会信用系统中，从公民/成员收集的大型多模式数据集可用于确定给定社会内的“可信赖性”，基于仅由功率结构定义和控制的评分指标。3-23公民必须表现出对权力结构的忠诚，并积极地与专业，财务和社会优化的既定定义保持一致；否则，他们可能会失去自己和亲人的关键资源访问权限。例如，对管理机构的批评可能会导致旅行，就业，医疗服务和/或教育机会的限制。3-23甚至非常小的“犯罪”，例如轻率的购买，停车票或过度的在线游戏，也可能导致处罚。21-23最终，从电力结构中获取资源，威胁力量结构或以其他方式被认为是不受欢迎/不信任的任何行为都可能导致负面后果，包括由于公共“黑名单”而进行的社会羞辱。24个社会信贷系统旨在扩大公司，医院系统和其他实体持续存在的现有数据权滥用 - 无论是在监视/数据收集方面，都可以根据分数来采取的行动范围。记录的数据滥用示例包括从私人汽车购买数据，以根据驾驶行为以及使用筛查算法来增加保费，以否认老年人或残疾患者的健康保险索赔（覆盖医师建议）。25-28同样，有偏见的算法被用于错误地拒绝器官移植，并且一项研究警告了多基因风险评分在永久性种族/种族歧视中的作用
模拟了大型语言模型和临床信用系统的滥用
1美国国立卫生研究院（NIH），美国国立卫生研究院（NIH），美国马里兰州贝塞斯达2已经提出了大型语言模型（LLMS）来支持许多医疗保健任务，包括疾病诊断和治疗个性化。虽然可以应用AI来协助或增强医疗保健的提供，但也存在滥用的风险。llms可用于通过不公平，不公正或不准确的标准分配资源。例如，社会信贷系统使用大数据来评估社会中的“可信赖性”，对那些基于仅由权力结构定义的评估指标（例如，公司实体或管理机构）定义的评分量很差的人进行了惩罚。强大的LLM可以扩大此类系统，该系统可以根据多模式数据 - 金融交易，Internet活动和其他行为输入来评估个人。医疗保健数据可能是最敏感的信息，可以通过“临床信贷系统”收集，并有可能用于侵犯公民自由或其他权利，这可能包括限制获得护理的访问。这项研究的结果表明，LLM可能会偏向于保护个人权利的集体或系统利益，从而有可能使这种未来的滥用。此外，本报告中的实验模拟了如何使用当前LLM利用临床数据集，以证明解决这些道德危险的紧迫性。1。最后，提出了策略来减轻开发大型AI医疗模型的风险。简介大语模型（LLMS）可以使用非结构化数据执行许多复杂的任务 - 在某些情况下，除了人类功能之外。1,2这种进步正在扩展到医疗保健：正在开发新的AI模型来使用患者数据进行任务，包括诊断，工作流程改进，监测和个性化治疗建议。但是，如果被管理当局，公司或其他决策实体滥用，临床AI潜在应用的这种增加也会给公民自由带来重大风险。对这种潜力的认识可能会降低风险，激励透明度，为负责任的治理政策提供信息，并导致开发针对“大数据压迫”的新保障措施。1.1社会信用系统社会信贷系统已在中国人民共和国（中国）引入，是大数据压迫的新兴例子。社会信贷系统旨在限制“被抹黑”的特权，但不能限制“可信赖”的特权。 3-23在社会信贷系统中，从公民/成员收集的大型多模式数据集可用于确定社会内的“可信赖性”，该指标是基于由权力结构定义和控制的指标。3-23被认为是值得信赖的，公民必须表现出对权力结构的忠诚，并与已建立的专业，财务和社会（行为）标准保持一致。否则，他们可能会失去自己和亲人的关键资源的访问权限。24例如，对管理机构的批评可能会导致旅行，就业，医疗服务和/或教育机会的限制。3-23甚至非常小的“犯罪”，例如轻率的购买，停车票或过度的在线游戏，也可能导致处罚。21-23最终，从电力结构中获取资源，威胁力量结构或以其他方式被认为是不受欢迎/不信任的任何行为都可能导致负面后果，包括由于公共“黑名单”而进行的社会羞辱。