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World File Search System防御措施
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9. 1957 年，上述规模空前的核武器战术开支将彻底改变战争条件。与过去战争中普遍存在的逐渐增加的破坏率不同，最大破坏率很可能在最初几天或几周内发生，因为双方都努力利用其积累的原子储备。这就对 D 日的准备工作提出了很高的要求，并且有必要对防御措施、组织和战术理论进行重大修改。为了制定本计划，我们努力估计哪些组织和战术：(a) 更适合充分利用 1957 年中期 All-e3 可用的武器；(b) 最有效地限制苏联军队的武器和行动的影响（Bàicl. J）。
人工智能在预测和预防高风险环境中汽车故障中的作用
人工智能模仿人类智能，用于预测和预防关键的汽车故障。这些故障通常发生在测试情况下，可能很危险。了解组件行为对于实施有效的故障防御措施至关重要。目前，预测随机组件故障具有挑战性。人工智能通过智能模拟真实世界条件来实现预测性故障模拟。通过将模拟的组件行为与实际数据进行比较，可以实现故障预测。这对于维护和备件供应计划非常有价值。汽车系统中的人工智能技术正在不断发展，对于解决当前问题和防止未来故障至关重要。模拟和预防性维护对于了解系统行为和防止故障至关重要。
SEC511 - 高级威胁检测和监控
在第一部分中，学生将探索构成现代网络安全战略的基础概念和方法。首先，他们将进行现状评估，回顾传统和现代攻击技术，了解这些技术的发展历程及其对现代后漏洞利用场景的影响。随后，本部分将深入探讨高级网络防御原则，强调威胁检测和响应措施从被动到主动的转变。本部分将介绍关键技术、模型和框架，例如 MITRE ATT&CK、CIS Controls、OWASP LLM Top 10、零信任和长尾分析，提供概念工具包，以更好地理解和缓解威胁。学生将学习如何利用这些框架，更好地将防御措施与已知的对手战术和技术相结合。
城市与社区林业通货膨胀减少法案资金机会
•《减少通货膨胀法》（IRA）是一项联邦法律，对清洁能源和气候行动进行历史性投资。IRA推进了正义40倡议，该计划承诺向超负荷和服务不足的社区提供气候，清洁能源和基础设施投资福利的40％。“减少通货膨胀法案，承认保存，联系和恢复国家的海岸，沼泽，森林和景观的重要性，作为隔离碳和部署基于自然的防御措施以造成气候影响的手段。法律还优先考虑降低灾难性野火造成的风险”（建立清洁能源经济：《降低通货膨胀法案》的指南，对清洁能源和气候行动的投资，PG。145）。
建立国际联盟打击大规模杀伤性武器...
在冷战的大部分时间里，宣布美国威慑政策的重点是“惩罚性”威慑威胁，即针对我们认为对苏联领导人具有巨大价值的目标。惩罚性威慑可能有助于阻止当今的世界末日群体，包括对恐怖分子的社会和家庭支持网络的威胁以及组织领导。对“否认”威胁的威慑也可能对恐怖分子很重要。对否认的威慑尤其包括我们防止恐怖分子及其赞助者意识到WMD恐怖主义所期望的影响的能力。否认措施可能包括旨在保护潜在目标并提高攻击价格的防御措施。例子包括海港，机场和飞机，前向部署部队以及城市和工业中心的主动和被动防御。
使用动态密钥解锁混淆的扫描链
摘要 — 半导体行业的外包为更快、更经济的芯片制造开辟了道路。然而，这也引入了恶意的不受信任的实体，他们窃取知识产权 (IP)、过度生产电路、插入硬件木马或伪造芯片。最近，提出了一种防御措施，基于动态密钥来混淆扫描访问，该密钥最初由密钥生成，但每个时钟周期都会发生变化。这种防御可以被认为是所有扫描锁定技术中最严格的防御。在本文中，我们提出了一种攻击，将这种防御改造成一种可以被 SAT 攻击破解的攻击，同时我们还注意到，我们的攻击可以调整为破解其他不太严格（密钥更新频率较低）的扫描锁定技术。
网络弹性状态：现在和未来
国防部在其历史上应对过多种威胁，包括间谍和内部威胁，以及化学、生物、放射性、核和爆炸威胁。近几十年来，随着国防部越来越多地将网络组件纳入武器和支持系统，网络攻击威胁已与这些现有威胁并驾齐驱。与此同时，旨在阻止网络入侵者进入我们系统的传统网络防御措施并不总是有效的。本文讨论了网络弹性，作为帮助确保任务生存能力的一种手段，尽管网络事件不利。本文介绍了当今网络的状态，网络为何如此脆弱，以及弹性技术如何补充传统网络防御以帮助确保更大的任务。本文最后讨论了网络和未来的网络弹性。
回顾针对人工智能 (AI) 的攻击以及......
摘要 —本文的主要目的是回顾对抗性攻击、数据中毒、模型反转攻击以及其他可能危及基于人工智能的图像识别和生成模型的完整性和可靠性的方法。随着人工智能 (AI) 系统在众多领域越来越受欢迎，它们易受攻击的问题已成为一个主要问题。在我们的回顾研究中，我们重点关注针对用于图片识别和创建任务的人工智能模型的攻击。我们研究了各种攻击策略，包括传统和更复杂的技术。这些攻击利用了机器学习算法中的缺陷，经常导致错误分类、伪造图片或未经授权访问敏感数据。我们调查了学者和从业者为克服这些困难而开发的许多防御策略。这些防御措施包括对抗性训练、强大的特征提取、输入清理和模型提炼。我们探讨了每种保护机制的实用性和局限性，强调了综合方法的重要性，该方法整合了多种技术来提高人工智能模型的弹性。此外，我们还研究了这些攻击对无人驾驶汽车、医学成像系统和安全监控等实际应用的可能影响，强调了对公共安全和隐私的威胁。该研究还涵盖了人工智能安全的立法和道德方面，以及人工智能开发人员在建立充分防御措施方面的责任。为了保护训练人工智能模型所需的敏感数据，请将数据隐私和安全放在首位。在创建人工智能模型时，请考虑对抗鲁棒性。定期对模型进行对抗性攻击以发现弱点并应用防御策略（如对抗性训练）来增强模型对恶意输入的抵抗力。这项分析强调了持续研究和合作的迫切需要，以开发能够抵御复杂攻击的更安全的人工智能系统。随着人工智能的发展和融入重要领域，必须齐心协力加强这些系统对敌对威胁的抵御能力，并确保它们负责任地部署以造福社会。