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如何防范深度伪造技术的威胁 对抗数字操纵的斗争
在网络安全领域，恶意行为者可以使用深度伪造技术创建伪造内容并发起社会工程攻击，例如网络钓鱼或鱼叉式网络钓鱼活动。这些风险凸显了迫切需要采取强有力的对策来防范深度伪造产生的网络安全威胁和隐私泄露的有害影响。出现了大量漏洞和威胁。这些漏洞和威胁主要是由生成式人工智能和深度伪造技术的进步推动的。这些技术对语音和视频身份验证系统的完整性构成的迫在眉睫的威胁包括：
RapiD AI：用于新型疾病和流行病防范的快速部署人工智能框架
大流行，我们可以通过投资防范措施来减少其影响。在这项研究中，我们提出了 RapiD AI：一个指导使用预训练神经网络模型作为大流行防范工具的框架，以使医疗保健系统在未来的大流行期间具有弹性并有效使用机器学习。RapiD AI 框架使我们能够使用大流行前几周收集的数据构建高性能机器学习模型，并提供一种方法来使模型适应当地人群和医疗保健需求。其动机是使医疗保健系统能够克服数据限制，这些限制阻碍了在新型疾病背景下开发有效的机器学习。我们以数字方式重现了 COVID-19 大流行的前 20 周，并通过领域自适应和归纳迁移实验演示了 RapiD AI 框架。我们 (i) 在代表英国牛津一般住院患者群体的大型电子健康记录数据集上对两个神经网络模型 (深度神经网络和 TabNet) 进行预训练，(ii) 使用疫情前几周的数据进行微调，以及 (iii) 通过在 COVID-19 患者的保留测试数据集上测试模型的性能来模拟本地部署。与仅在 COVID-19 数据上训练的 XGBoost 基准模型相比，我们的方法已显示平均相对/绝对增益为 4.92/4.21% AUC。此外，我们展示了通过聚类识别最有用的历史预训练样本的能力，以及通过归纳迁移扩展已部署模型的任务的能力，以满足无需访问大型历史预训练数据集的医疗保健系统的新兴需求。
没有制度变革的价值整合无法防范人工智能的社会风险
减轻人工智能 (AI) 社会风险的一种方法是价值观协调，旨在确保 AI 系统以符合社会价值观的方式运行。为了补充这种方法，可以采用制度主义方法，研究 AI 系统如何与其所在的社会机构互动。这很重要，因为约翰·罗尔斯 (John Rawls) 所说的“社会基本结构”的主要背景机构显著影响新技术的影响。因此，具有不同基本结构的社会将体验到同一种技术的不同影响。在许多情况下，AI 系统不会产生新问题，而只是揭示和放大了我们社会机构中先前存在的脆弱性。在这种情况下，我认为，除非解决潜在的制度脆弱性，否则仅靠价值观协调无法减轻 AI 的社会风险。因此，深刻的制度变革（有时是对看似不相关的背景机构）是必要的，以便在减轻风险的同时从 AI 中获益。
业务连续性规划，应对流行病爆发 流行病防范的七个步骤
• 关键服务/功能，• 关键应急人员（即负责实施行动计划的个人），• 启动程序的详细信息，• 确定公司和社区影响问题，• 监管要求或服务水平协议，• 从其他服务/活动领域重新分配员工的潜力，• 与员工、业务合作伙伴和客户/社区的沟通策略，• 员工缺勤监控活动，• 向决策者报告的要求，• 大流行爆发期间的决策过程，• 资源需求，包括内部和外部利益相关者的联系信息列表。
RapiD AI：一种用于新型疾病和大流行防范的快速部署 AI 框架
COVID-19 不太可能是我们面临的最后一次大流行。根据对 1600 年至今全球历史大流行数据集的分析，估计发生类似 COVID 的大流行的风险为每年 2.63% 或一生中发生的概率为 38%。未来几十年，这一比率可能会翻倍。虽然我们可能无法预防未来的大流行，但我们可以通过投资防范来减少其影响。在本研究中，我们提出了 RapiD AI：一个指导使用预训练神经网络模型作为大流行防范工具的框架，以使医疗保健系统在未来的大流行期间具有弹性并有效使用 ML。RapiD AI 框架允许我们使用在大流行前几周收集的数据构建高性能 ML 模型，并提供一种方法来使模型适应当地人口和医疗保健需求。其目的是使医疗保健系统能够克服阻碍发展的数据限制
北欧复原力：加强供应安全和危机防范方面的合作
本报告是北欧部长理事会资助的研究项目的主要成果，该项目名为“管理北欧的竞争性相互依赖：混乱时代的北欧供应安全 (NOSAD)”。研究团队位于芬兰国际事务研究所，由 Mikael Wigell 领导。研究团队特别感谢参考小组在整个项目中的积极和建设性参与。参考小组包括 Esben Mulvad Tomsen（丹麦关键供应机构）、Louisa Hjort Poulsen（丹麦关键供应机构）、Ask Paul Lomholt Kemp（丹麦应急管理局）、Henrik Juhl Madsen（丹麦商业管理局）、Andras Marr Poulsen（法罗群岛渔业部）、Wivi-Ann Wagello-Sjölund（芬兰内政部）、Tiia Lohela（芬兰国家应急供应局）、Henri Backman（芬兰经济事务和就业部）、Margrét Halldóra Hallgrímsdóttir（冰岛司法部）、Lisbeth Muhr（挪威贸易、工业和渔业部）、May-Kristin Ensrud（挪威司法和公共安全部）、Malin Wester（瑞典民事应急机构）、Selma Ilijazovic （瑞典民事应急机构）、Jörgen Gyllenblad（瑞典卫生和社会事务部）、Camilla Palmqvist-Hägglund（奥兰政府，奥兰群岛）。我们还要衷心感谢在
关于知识产权对扩大新冠疫苗生产规模和未来疫情防范的重要性的联合声明
以下声明阐述了我们为什么认为世界贸易组织提出的凌驾于知识产权之上以促进本地疫苗生产的分裂性提案弊大于利。有更好的方法可以在信任与合作的基础上加速疫苗生产。
数字技能能否防范人工智能带来的失业风险？来自 701 个细分职业的实证证据
为辨别数字技能在人工智能引发的技能偏向型技术变革中所扮演的角色，本研究利用美国劳工统计局的职业数据，采用固定效应建模、异质性分析和调节效应检验等方法，估计了取代风险对职业工资和就业的影响，并检验了数字技能的调节作用。研究结果主要发现三点：（1）人工智能取代风险对职业工资和就业具有显著的负向影响；（2）不同职业特征之间的异质性效应显著；（3）数字技能在防范取代风险方面发挥了显著的调节作用。核心政策含义是建议在各职业的教育和培训中强调数字技能，以适应未来的工作要求。
保护 AI 数据应用程序：防范 AI 驱动的攻击并保护源数据完整性
总之，将人工智能融入数据安全战略代表着在持续对抗网络威胁的战斗中向前迈出了一大步。利用人工智能驱动的安全解决方案的适应性、效率和可扩展性，可以使组织能够创建强大的防御机制。然而，同样重要的是应对与人工智能相关的挑战，并确保采取平衡的方法，优先考虑安全和道德考虑。确保信息得到妥善保护，以确保数据输出可信，这是安全利用人工智能发挥最大能力的关键。当我们驾驭数字时代的复杂性时，人类专业知识与人工智能之间的协同作用将成为维护安全和有弹性的网络空间的关键。
2002 年公共卫生安全与生物恐怖主义防范和应对法案下的食品和农业安全战略及其实施
脆弱性评估。52 这是由联邦调查局 (FBI)、国土安全部、美国农业部和美国食品药品监督管理局共同开展的工作，任何行业成员、贸易协会或州都可以自愿参与。53 评估旨在检查食品和农业生产行业的生产过程。54 “关键性、可及性、可恢复性、脆弱性、影响、可识别性和冲击”是评估考虑的六个主要因素；总结为“CARVER + 冲击方法”。5 SPAA 计划促进对食品和农业产品或商品的评估，并鼓励行业和政府之间的互动。56 每次评估结束时都会确定研究差距、缓解策略和良好的安全实践。57