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World File Search System盗用
政府政策声明
除了为核心政府运营提供短期资金外，政府还赞赏法案中加入了保护弱势家庭营养援助的措辞，这些家庭的福利被盗用。然而，政府深感失望的是，国会共和党人继续阻挠政府要求的关键资金，以避免严重扰乱几项关键的政府服务，包括在今年秋天晚些时候有效停止小企业管理局灾难贷款计划的运营。H.R.9747 未能包括帮助全国各地社区应对灾难和从灾难中恢复的关键资金。此外，该法案未能包括退伍军人事务部的必要资金，这可能导致该机构放缓招聘并减少对退伍军人的医疗服务，也未能提供必要资金来防止超过 7100 万依赖社会保障计划提供的收入支持的美国人的服务持续恶化。此外，虽然美国国税局 (IRS) 从现在到 12 月拥有所需的资源，可以继续成功努力确保收入超过 40 万美元的家庭缴纳所欠税款，但政府将反对在最终拨款法案中对国税局进行任何削减或限制，因为这些削减或限制会限制国税局打击富人逃税者的能力，并增加赤字。
防止逃避俄罗斯出口管制和制裁
七国集团的工作影响了俄罗斯获取用于武器开发目的的商品和技术的能力。出口管制和制裁的协调实施限制了俄罗斯进入其依赖的关键市场，从而无法获取和购买技术。七国集团的行动还削弱了俄罗斯的经济和莫斯科创造可用于购买西方技术的收入的能力。2023 年 2 月，七国集团宣布建立新的执法协调机制 (ECM)，以加强对多边出口管制和制裁的遵守和执行，并阻止俄罗斯享受七国集团经济带来的好处。2023 年 9 月，ECM 成立了一个出口管制执法分工作组，七国集团代表将通过该工作组交换信息和运营结果，讨论研究和分析趋势，并分享最佳做法。作为我们协调努力的一部分，七国集团出口管制执法分工作组的一项核心原则是向业界提供指导，防止受控物品转移到俄罗斯，包括通过第三国。我们的共同目标是协助行业识别俄罗斯的逃税行为并遵守 GECC 管制，从而保护其技术免遭盗用、防止声誉受损、降低责任风险，同时支持我们的出口管制和制裁持续取得成功。本指导文件包含：
对基于键盘和加密的实时击键监视系统的评估，用于增强云安全性
摘要：内幕攻击是一种安全威胁，当某人授权访问组织的系统或数据以恶意访问恶意目的的人时，就会发生安全威胁。这种类型的攻击特别危险，因为内部人员通常对组织的系统，过程和敏感信息有所了解，从而使他们更容易避免发现并进行邪恶的活动。为了减轻与内幕攻击相关的风险，组织应实施安全措施，例如访问控制，监视和记录用户活动，员工最佳实践培训以及定期的安全审核，以检测任何可疑行为。对于组织来说，必须制定一项全面的内部威胁管理计划，以防止，检测和应对内幕攻击。这项工作探讨了钥匙扣作为增强网络安全度量的潜在有益工具的概念，尤其是在保护存储在云计算环境中的数据的背景下。钥匙营传统上与诸如身份盗用和财务欺诈之类的恶意活动相关联，以应对内幕威胁对云数据安全的威胁。通过开发一种与密码学一起采用钥匙扣技术的系统，可以生成实时警报以通知授权的人可疑活动，从而可以立即采取行动来保护敏感的云信息。通过以主动的方式利用钥匙扣和密码学，组织可以更好地减轻内部威胁并增强其云基础架构的整体安全性。该项目旨在将叙事围绕钥匙扣从入侵工具转变为防御工具，强调其潜力被用作网络安全实践中的安全措施。关键字：密钥写列，密码学，内部恶意，击键记录，公共密钥基础架构1。简介击键记录（通常称为键盘记录或键盘捕获）是记录（记录）键入键盘上的键的动作，通常是秘密的，因此使用键盘的人不知道自己的操作是在监视他们的动作。键盘记录也可用于研究人类的计算机相互作用。钥匙记录器是一种恶意软件（硬件或软件），能够记录在受感染设备上输入的每个击键。KeyLogger能够记录私人信息。因此，它对网络安全构成了严重的风险，因为它使网络犯罪分子无权访问私人数据，并将其用于邪恶的目标，例如身份盗用，财务欺诈或其他破坏性行为。一种称为钥匙记录员的仪器可以自动记录在键盘上制作的击键，因此，攻击者可以使用此方法在安全数据库中访问私人信息，而不必闯入房屋中存在多种键存方法：它们从硬件和基于软件的方法到声学分析范围。KeyLogger已成为对网络安全的重大威胁，对个人和组织都构成了重大挑战。然后，可以通过网络犯罪分子来利用此被盗数据，以实现各种邪恶目的，这些恶意程序，无论是基于硬件还是软件，都可以偷偷记录折衷设备上输入的每个击键，从而捕获敏感信息，例如密码，信用卡号和个人消息。
马来西亚大学生的自我披露和数字隐私意识和知识
在数字时代，社交媒体已成为一种不可或缺的沟通工具，特别是对于经常从事高水平披露的大学生而言。尽管社交媒体提供了许多好处，但它还对数字隐私提出了重大关注，因为学生经常在不完全了解相关风险的情况下共享个人信息。这项研究调查了自我披露行为，并评估了马来西亚大学kebangsaan大学学生的数字隐私意识（UKM）。通过分发问卷的定量方法用于从UKM的123名学生那里获得回答。调查结果表明，尽管有66.7％的受访者经常在社交媒体上使用其真实姓名和个人资料图片，但只有一小部分共享高度敏感的信息，例如其住宅地址（17.1％）或电话号码（16.3％）。该研究进一步表明，尽管有85％的学生知道诸如网络钓鱼之类的基本隐私威胁，而78％的学生了解身份盗用的风险，但对更高级威胁的认识仍然有限。只有45％的受访者熟悉数据挖掘技术，而40％的受访者意识到算法分析，强调了学生对如何利用其个人数据的理解的显着差距。这些结果表明，迫切需要进行教育计划，以增强数字隐私素养并促进更有效的保护行为。这项研究通过提供对学生隐私惯例的见解并强调对更全面的数字隐私教育的需求，从而为数字社会学做出了贡献。
用户隐私的表征和量化
摘要 - 随着数据驱动技术的增加，对数字时代的用户隐私的保护已成为一个重要问题。这些技术生成了大量的用户数据，为组织提供了改善其用户服务质量的机会。用户生成的数据的发布会产生暴露个人隐私的风险。在文献中，身份盗用和属性披露是对用户生成数据的两个最常见的攻击。这些隐私问题需要数据出版组织来保护用户隐私。国际监管标准提供了一致的框架和指南，数据出版组织可以使用这些框架和指南来确保用户敏感数据。本调查讨论了按照国际监管标准的符合用户隐私的特征和量化。我们概述了与用户隐私相关的现有法规和框架，突出了他们对个人和企业的优势，局限性和影响。我们讨论了在国际监管标准，隐私工具和现实世界案例研究框架内涉及和量化用户隐私涉及的步骤。此外，我们为未来的研发提供了有希望的方向，包括隐私技术的进步，跨学科合作以及新兴技术的作用。通过解决这些挑战并创造了前进的方向，这项工作旨在为正在进行的用户隐私研究做出贡献，并促进在越来越相互联系的世界中保护用户个人数据的有效策略的制定。
科学研究补助金申请程序-KAKENHI-FY2025 特别促进研究和科学研究 (S)
重要事项说明 科学研究补助金是一种竞争性研究资助，旨在为个人研究人员进行的创造性和开拓性研究提供资金支持。因此，研究计划文件的内容必须由申请人原创。严格禁止剽窃和/或盗用他人的研究内容。申请人必须遵守研究伦理。请注意，在准备研究计划文件时使用生成性人工智能会导致无意中侵犯版权以及泄露个人信息和机密信息的风险。个人研究人员有责任对生成性人工智能的使用做出适当的决定。 使用 KAKENHI 基金的研究应由研究人员主动并负责地进行。因此，KAKENHI 研究项目的实施和研究成果的发表完全属于研究人员的责任和观点，并不反映资助部门或政府的责任和观点。 为了确保科学知识的质量，赢得社会对科学家和科学界的信任，必须遵守科学家行为准则，开展公正、认真的研究活动。申请人必须理解并实践日本学术会议的《科学家行为准则 -改正版-》（第一部分“科学家的职责”）和日本学术振兴会（JSPS）发行的小册子《为了科学的健全发展-认真的科学家的态度-》（特别是第一部分“什么是负责任的研究活动？”）的内容。 从提高国际科研网络研究活动质量的角度出发，呼吁研究人员通过在国际期刊上发表科学论文、共同撰写国际论文、在国际会议上发表等方式，积极向国际社会传播其研究成果。
2024 10生物经济简介
●“生物经济”一词是指使用自然资源来支持经济增长，环境健康和社会福祉。它包括提供财务的活动和不提供财务的活动，例如实施自然保护的政策。●这是一个广义术语，有不同的解释，有些专注于开发生物技术并扩大生物产品价值链，而其他则优先考虑环境可持续性和社会公平。●生物经济已被定位为一种向自然保护的急需资金的方式，同时还实现了可持续发展的目标。但是，如果该概念的定义较差，则可能会被盗用并恶化现有的不平等现象。●近年来，该概念在国家和国际层面上受到了更多关注，因为政府努力应对如何将经济增长带入生物多样性富裕但有利的地区。●巴西正在领导这项指控：2023年12月，巴西作为其G20总统职位的一部分发起了《生物经济（GIB》）的倡议，该计划旨在创建超大的原则来指导全球生物经济学的工作。●巴西生物创新协会（ABBI）计算出“与生物经济相关的新技术的实施”可能会在2050年在巴西每年产生5926亿美元，并将该国的排放量减少290亿吨，在2020-2050 -2050 -2050 - 2050年之间的水平相比，等于65％的等级为65％。●成功举措的例子使人们对生物经济上的投资的外观有了一个了解，例如分享遗传材料的好处并为生态系统服务提供付款的项目，例如保护森林地区。
过去十年中印度网络犯罪的全面调查
自1990年代以来，技术融入日常生活已导致建立了广泛的互连设备网络，从而改变了个人和组织的运作方式。但是，这种数字化转型也刺激了网络犯罪，通过网络或计算机系统进行的犯罪活动的兴起。网络犯罪已成为全球关注的问题，对安全系统提出了重大挑战。尽管数字技术方面的进步提高了效率，但它们也开辟了网络犯罪分子开发的新途径，强调了对高级网络安全措施的迫切需求。在过去的十年中，网络攻击数量和相关风险不断增加，突显了保护敏感数据和保护信息系统的至关重要性。网络犯罪范围从财务欺诈和网络钓鱼骗局到身份盗用和在线骚扰，对个人和组织带来了重大风险。在回应中，政府，执法机构和网络安全部门加强了解决这些威胁的努力。近年来，印度的网络犯罪事件发生了巨大的激增，涉及勒索软件，数据泄露和社会工程攻击的案件显着增加。互联网服务的渗透，电子商务的扩展以及数字支付系统的快速采用使个人和组织更容易受到网络威胁的影响。受影响的关键领域包括银行，医疗保健和政府部门，由于其处理的数据的敏感性，这些领域经常被针对。为了应对这些风险，越来越重视公众意识，网络安全教育和强大的监管框架。本文对网络犯罪进行了深入的分析，重点是制定创新的预防策略，加强内部安全协议，并对关键的网络犯罪术语进行分类，以更好地了解其对数字基础设施的影响。
使用机器学习的网络黑客违反检测
指南，计算机工程系1名学生，计算机工程系2,3,4,5 SND工程与研究中心，Yeola，Yeola，Yeola，印度马哈拉施特拉邦，印度马哈拉施特拉邦，摘要：网络黑客攻击预测是Emerging Technical的启发性技术，并通过计算机算法更具挑战性的范围来检测和预测漏洞的范围，并且更具挑战性的范围，并且更具挑战性的范围，并具有更大的范围。用于违规检测和预测，主要目标是一系列网络黑客攻击，每次攻击都会损害人的信息和财务声誉。政府和非营利组织的数据（例如用户和公司信息）可能会受到损害，如果他们从网站和社交网络收集信息，则会对他们的财务和声誉构成风险，这可能会触发网络攻击。医疗保健部门等组织能够持有必须谨慎，安全处理的敏感信息。数据泄露可能导致身份盗用，欺诈和其他损失。调查结果表明，70％的违规行为会影响包括医疗保健提供者在内的广泛组织。调查表明可能泄露数据。由于主机和网络上计算机程序和安全性的大量使用，存在泄露数据的风险。机器学习可用于检测这些攻击。研究使用机器学习模型来防止网络安全缺陷。数据集可从隐私权清算房屋中获得。教员工如何使用现代安全措施可以减少数据泄露。这可以帮助了解攻击检测和数据安全。机器学习模型，例如随机森林，决策树，K-均值和多层感知器，用于预测数据违规。关键字：网络黑客漏洞，机器学习，算法，预测
解开商业秘密和人工智能的法律复杂性
随着生成式人工智能工具的广泛采用，一些评论员认为商业秘密法是保护创新的最佳手段。寻求商业秘密法来保护人工智能表面上很有吸引力。美国法院驳回了人工智能可能是专利发明或版权作品的唯一发明人或创造者的观点[1]，而生成式人工智能的各个方面可能难以克服专利资格、书面描述、实现和新颖性障碍。[2]相比之下，《保护商业秘密法》并不要求人类创造者：它将“所有者”定义为“拥有商业秘密的合法或公平所有权或许可的个人或实体”。[3] DTSA 还将“商业秘密”定义为广泛包括所有形式和类型的信息——只要它符合下面讨论的某些要求。[4]此外，商业秘密不需要预先披露或申请费用。但是，商业秘密法是否是保护公司生成性人工智能创新的万能解决方案？虽然商业秘密保护可能适用于所有形式的信息，但这种覆盖范围可能会使识别信息和任何后续盗用变得困难。此外，受保护的信息还必须受到公司“合理措施的约束，以保持此类信息的秘密性”，并且“从不为其他人所知，并且无法通过适当手段轻易确定，从而获得实际或潜在的独立经济价值，而其他人可以通过披露或使用信息获得经济价值。”[5] 这些要求也为保护设置了障碍，至少引发了人们对商业秘密法是否始终是保护这些创新的最佳工具的质疑。下面，我们将探讨对人工智能的要求并确定其特有的问题。所有形式的信息毫无疑问，商业秘密法目前为保护人工智能创新提供了一些好处，包括不需要人类参与秘密信息的创建。但即使是这种区别也需要进一步分析。尽管美国哥伦比亚特区地方法院去年 8 月在泰勒诉珀尔马特案中驳回了对人工智能的版权保护，但该案的独特之处在于，所谓的版权作品中没有人类的参与。[6]法院明确保留了以下可能性：