XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System确保
确保生成ai -awsstatic.com
大语言模型（LLM）中的毒性是指粗鲁，不尊重或不合理的文本的产生。有许多策略可以帮助预防毒性并确保您的生成AI应用中的公平性。例如，您可以从培训数据中识别并删除进攻性语言或有偏见的短语。您还可以进行更狭窄的公平测试，该测试重点介绍了您的应用程序的特定用例，目标受众或最有可能接收的提示和查询。
确保汽车传感器系统
1,2 Njain（被视为大学），印度班加罗尔，摘要：在当今的汽车场景中，汽车配备了从六十到一百个一百个传感器，这些传感器范围从六十到一百不等，以示例网络物理系统的特征（CPS）。车辆CPS内部许多组件的相互作用，包括传感器，设备和系统，在感应，通信和控制水平上表现出高度的耦合和内聚力。值得注意的是，相互依赖性容易受到网络威胁的影响，因为对感应或通信水平的攻击可能会危害控制层的安全性。本文深入研究了与当代汽车传感器层相关的可能的网络危险。主要重点是两种类型的传感器：车辆动力学传感器（例如TPM，磁编码器和惯性传感器）和环境传感器（例如LIDAR，超声波传感器，摄像头和GPS单元）。此外，本文研究了文献中提供的现有对策。关键字 - 网络攻击，脆弱的传感器，传感层，车辆动力传感器。
确保软件供应链安全（针对供应商）
从历史上看，软件供应链入侵主要针对的是组织中未修补的常见漏洞。虽然威胁者仍在使用这种策略来入侵未修补的系统，但一种新的、不太显眼的入侵方法也威胁着软件供应链，并破坏了人们对修补系统本身的信任，而修补系统对于防范传统攻击至关重要。威胁者不会等待漏洞公开披露，而是主动将恶意代码注入产品中，然后通过全球软件供应链合法地向下游分发。在过去几年中，这些下一代软件供应链入侵对开源和商业软件产品的影响显著增加。
确保人工智能机器学习航空的安全。......
随着 2023 年发布的多款人工智能和机器学习 (AI/ML) 应用程序，所有工业部门对使用这些新工具的兴趣日益浓厚。AI/ML 有可能自动执行许多以前只能通过人工手动完成的任务，并利用许多大型和不同的数据源释放新功能。然而，AI/ML 的使用带来了新的威胁，这在现有应用程序中很明显。作为一个生命周期长、变化速度慢的安全关键行业，AI/ML 应仅在采取适当的保护措施的情况下部署。虽然标准开发组织 (SDO) 正在制定实施 AI/ML 的标准，以防止无意错误，但目前的工作并未考虑防止故意错误和对 AI/ML 的攻击。相关工作组必须立即纳入网络安全考虑因素，以便 AI/ML 认证标准的第一个版本可以批准在航空领域安全实施和部署 AI/ML。
确保安全可靠供应的联邦战略......
计划：改进和宣传美国的地形、地质、地球物理和水深测绘；支持矿产信息收集和针对特定商品的缓解战略分析；集中并优先考虑跨机构努力；并进行关键矿产资源评估，以支持国内矿产勘探和开发关键矿产的常规来源（通过开采矿石直接获得的矿物）、二次来源（再生材料、后工业和消费后材料）和非常规来源（从矿山尾矿、煤炭副产品、海水提取和地热盐水等来源获得的矿物）。
SYNDICATE 会议 4 前提：“我们继续确保...
—2018 年布鲁塞尔峰会宣言 互联互通的世界带来了巨大的复杂性，将数百万个单独的实体联系在一起，从而形成了一个复杂、适应性强且行为不可预测的环境。这种现象带来了巨大的挑战和机遇。它同时赋予平民和他们所居住的国家权力和威胁，这意味着了解执行任务和行动的安全环境的所有方面以及北约在选择采取行动之前和行动期间的决策的二阶和三阶效应从未如此重要。虽然技术在我们的战斗方式中一直发挥着不可或缺的作用，但新兴和颠覆性技术可以并且确实会不对称地改变安全格局的动态。一些国家和武装行为者故意和持续违反国际规范，包括国际人道主义法 (IHL)，以及那些试图破坏法治和善治的人，加剧了这种情况。此外，随着全球化、互联互通和城市化的不断推进，不对称对平民的影响是必须考虑的安全动态。未来冲突将进一步以日益激烈的同等或近同等竞争和复杂的代理网络为特征，其中许多并不一定是立即显而易见的。不对称工具和混合战争的使用将增加，并不可避免地导致对手利用平民和基础设施作为战争策略。此外，多样化、相互联系、多极化的人口将导致战斗人员和非战斗人员之间的界限日益模糊，尤其是在网络领域，但交通网络和公用设施等设施的双重使用也会导致这种界限模糊。对手将与北约竞争，使用日益复杂的工具来支持和指导自己的决策，并利用网络领域和信息领域在平民中发挥战术战略效果，这一战略日益模糊了武装袭击的界限。这些战略将包括一个更强大的情报收集机构，使用基于人工智能和机器学习的复杂预测和预测工具，并得到广泛数据分析的支持。北约必须利用这些技术来发展其人力资本并增强其决策能力。目标： 就北约领导人如何调整其决策方式交换想法/观点
确保人员、产品和环境的安全
CHEManager 12/2022 对 Dipl.-Wirtsch.-Ing. Christoph Schmidt 和 Dipl.-Ing. Kilian Schmidt 的采访，
确保公共部门使用人工智能的透明度
在此背景下，有效的监管对于确保 SE 系统服务于公共利益至关重要。本文重点关注未来潜在监管框架的一个特定要素：对公共部门使用人工智能和 ADM 系统的有意义的透明度的要求。决定关注监管的这一方面反映了透明度的作用，这不仅是目标本身，也是人工智能治理其他重要方面的必要要求，包括问责和补救、防止非法和不公平以及确保隐私和数据权利以及安全、有效和可信地使用这些技术。