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World File Search System系统风险
脑边界的农药：对血脑屏障，神经炎症和神经系统风险轨迹的影响
摘要 - 本文介绍了通信材料的设计及其在传感建筑行业传感混凝土中的应用。在构建和结构健康监测的背景下介绍了交流材料及其问题的概念之后，本文描述了迄今为止在物理开发中所做的主要贡献，这些贡献预计将超过三十年。为了获得它，使用具有传感和通信节点的两级无线传感器网络提出了特定的网络物理结构。为了最大程度地提高交流混凝土的寿命，通过两个建议来改善节能问题：使用无线功率传递的原始能源收集系统，用于嵌入式感应节点和分析估计模型，以预测通信节点网络的能量消耗。
关于先进人工智能系统风险评估的联合声明
评估先进人工智能系统的风险提出了新的挑战，这些系统包括被称为前沿人工智能系统、双重用途基础模型、通用人工智能模型和先进生成人工智能系统的系统。先进人工智能系统在广泛的环境中都具有能力，因此它们可能会被意外或故意地使用和滥用，而且很难预测、衡量和缓解。应对这些挑战是国际人工智能安全研究所网络使命的核心。根据《布莱切利宣言》和《首尔意向声明》中的承诺，以及经合组织、七国集团广岛进程、前沿人工智能安全承诺和其他相关举措取得的进展，国际人工智能安全研究所网络在本文件中强调了先进人工智能系统风险评估的六个关键方面。该网络致力于在这六个关键方面的基础上建立先进人工智能系统风险评估的共享科学基础。这可能涉及进行联合风险评估和合作科学研究，认识到先进人工智能风险评估的科学和实践在不断发展。各个网络成员保留灵活性，可根据国际和国内框架进行、应用和调整任何风险评估或风险收益权衡。先进人工智能系统风险评估的关键方面：
首席信息安全官 (CISO) 评估和管理人工智能生态系统风险的指南
KPMG 人工智能安全框架设计是我们产品的核心，为安全团队提供经过测试的剧本，以主动评估其组织在开发和生产环境中的人工智能系统。该框架有助于保护这些系统免受威胁，并支持快速、有效地应对攻击。服务包括实施广泛的人工智能安全工具套件。该框架还支持人工智能红队测试，专业人员进行预先安排的结构化测试以发现系统中的缺陷和漏洞。我们根据不同组织的需求、平台和能力量身定制方法，帮助提供有效且可接受的安全策略。
使用系统理论生成攻击和故障树的网络物理系统风险覆盖
我们描述了一种形式化的系统理论方法，用于创建网络物理系统 (CPS) 风险叠加，以增强 CPS 风险和威胁分析过程中使用的现有基于树的模型。这种自上而下的方法通过分析其底层控制属性以及相关内部硬件和软件子组件之间的通信流，客观地确定系统对某些风险场景后果的威胁面。在使用攻击和故障树模型时，结果分析应有助于定性选择因果事件，这些模型传统上是使用主观和自下而上的方法进行此事件选择。使用经过验证的系统理论方法客观地确定基于树的模型分析的范围也应该可以改善系统开发生命周期中的防御和安全规划。我们提供了一个使用攻击防御树的控制系统案例研究，并展示了如何将这种方法简化为攻击树、故障树和攻击故障树。