勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁,其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架,该框架通过蒙特卡洛树搜索(MCT)的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势,从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估,混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性,表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径,从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外,提出的模型还保持了计算效率,使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力,提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。
摘要:由于食物的复杂状态和多样化的物理特性,有效地挖出食品对当前机器人系统构成了重大挑战。为了应对这一挑战,我们相信将食品编码为有意义的有效食品的重要性。然而,食品的独特特性,包括可变形,脆弱性,流动性或粒度,对现有表示构成了重大挑战。在本文中,我们以隐式方式提出了积极感知来学习有意义的食物代表的潜力。为此,我们提出了Scone,这是一个食品搜索机器人学习框架,利用从积极的掌握中获得的表示形式来促进食品可铲政策学习。Scone包括两个Crucial编码组件:交互式编码器和状态检索模式。通过编码过程,Scone能够捕获食品的特性和重要的状态特征。在我们的现实世界中的实验中,Scone在三种不同的难度水平上使用6种以前看不见的食品时,成功率具有71%的成功率,超过了最先进的方法。这种增强的性能强调了Scone的稳定性,因为所有食品始终达到超过50%的任务成功率。此外,Scone可容纳各种初始状态的令人印象深刻的能力使其能够精确评估食物的当前状况,从而导致了令人信服的成功率。有关更多信息,请访问我们的网站。
5联合国消除歧视妇女的委员会,一般建议号 根据《消除所有形式歧视妇女歧视的公约》第2条的核心义务,2010年12月16日,Cedaw/C/GC/28。 6 IPCC,2014年气候变化:合成报告(RK Pachauri和La Meyer(eds); IPCC,1.5ºC的全球变暖:特别报告。 另请参见Ohchr,“关于气候变化与每个人的人类权利之间关系享受最高可实现的身心健康标准之间关系的分析研究” 2016年5月6日,A/HRC/32/23(请参阅与性别和跨性别性有关的部分)。 7NoémiGonda,“重新将性别和气候变化的辩论重新政治化:女权主义政治生态学在尼加拉瓜的适应政策和项目中与权力互动的潜力”(2019年)106 Geoforum87。5联合国消除歧视妇女的委员会,一般建议号根据《消除所有形式歧视妇女歧视的公约》第2条的核心义务,2010年12月16日,Cedaw/C/GC/28。6 IPCC,2014年气候变化:合成报告(RK Pachauri和La Meyer(eds); IPCC,1.5ºC的全球变暖:特别报告。另请参见Ohchr,“关于气候变化与每个人的人类权利之间关系享受最高可实现的身心健康标准之间关系的分析研究” 2016年5月6日,A/HRC/32/23(请参阅与性别和跨性别性有关的部分)。7NoémiGonda,“重新将性别和气候变化的辩论重新政治化:女权主义政治生态学在尼加拉瓜的适应政策和项目中与权力互动的潜力”(2019年)106 Geoforum87。8 Shreya Atrey,“气候变化的不平等及其所带来的差异”(eds eds),《气候正义中的女权主义边境:性别平等,气候变化和权利》(Edward Elgar 2023)22。
买方驱动的商品连锁店的特征是买卖双方之间的商业关系,这些商业关系可能会因复杂性而蒙蔽,从而破坏了可持续性E FF ORT。追踪生产的传统方法,包括人为主导的审计,风险将全球公司治理转移到私人企业的利益,并通过限制客观数据在流程中的作用来远离社会利益。本研究通过证明我们提出的框架的e ffi cacy与现实世界中多层服装供应链的模拟,研究了私人许可区块链在利用透明度挑战方面的相关特征。模拟集成了一组通过可编程智能合约和基础区块链体系结构的组合实现的功能和操作要求。然后,我们在讨论我们工作的局限性之前对框架进行定性和定量评估。
二氧化碳(CO 2)捕获,运输和存储(CCT)系统的关键作用将在缓解气候变化方面发挥作用,要么通过将CO 2从大气中删除并永久性地存储并避免通过点源产生的CO 2排放,尤其是从难以实现的septors(例如,从难以实现的阶层)运输(例如,驱动器)(例如,浪费)(例如,浪费)(例如,浪费)。尽管CCT准备从技术角度实施,但可以进一步改善其实施和法规所需的法律和监管框架。在本文中,我们总结并批判性地讨论了《东北大西洋海洋环境公约》的规定(“ OSPAR公约”),伦敦协议以及欧洲CCS和ETS指令的规定。侧重于欧洲经济区,我们重点介绍了CCT的大规模部署,应应对现有的差距和障碍。此外,随着CO 2运输和地质存储的法律格局正在迅速发展,我们概述了近期澄清现有立法方面的澄清以及欧洲委员会在该领域提出的新建议的摘要。
目标系统。虽然整个软件系统都有自己的漏洞,但现在可以通过传统的测试和评估、验证和确认以及网络安全视角来了解这些漏洞。引入 AI 子系统可能会引入新的、未知的和独特的漏洞,这些漏洞目前基本上尚未被探索。用于识别和防范新旧威胁的工具正在涌现。例如,MITRE 与业界和政府密切合作,以捕获此类威胁,并在 MITRE 人工智能系统对抗威胁形势 (ATLAS)™ 框架中记录相关的对手策略、技术和程序。1 在 ATLAS 的基础上并与 Microsoft 合作,MITRE 发布了用于对融合 AI 网络系统进行红队测试的工具,如 Arsenal。2 与此同时,十年来的人工智能保证研究正在转化为强大的行业最佳实践,例如模型卡,它确定了人工智能模型的使用界限,并可以帮助告知开发人员、政策制定者、伦理学家和用户。3
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