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风险管理计划（RMP）
化学类别 美西律是一种非选择性电压门控钠通道阻滞剂，属于 IB 类抗心律失常药物。它是一种芳香醚和一级氨基化合物。 作用方式概述 美西律是一种局部麻醉剂、抗心律失常剂，结构类似于利多卡因。美西律可有效抑制诱发的室性心律失常。美西律与利多卡因一样，可抑制内向钠电流，从而降低动作电位 0 期上升率。美西律缩短浦肯野纤维中的有效不应期 (ERP)。ERP 的减少幅度小于动作电位持续时间 (APD) 的减少幅度，从而导致 ERP/APD 比率增加。 关于其成分的重要信息 化学活性物质 产品信息超链接
一种降低秘密风险的加密方法
现代软件依赖于操作的秘密 - API键，代币和凭证对于与Stripe，Twilio和AWS等服务互动的应用程序至关重要。这些秘密中的大多数存储在平台本地的秘密经理中，例如AWS Secrets Manager，Vercel环境变量和Heroku Config vars。这些系统通过集中秘密并无缝将其注入运行时环境来提供便利。但是，此集中化引入了重大风险。如果被违反，它们会暴露在其中存储的所有秘密，从而导致爆炸半径，可能会泄漏数千甚至数百万个秘密。同时，诸如.ENV文件之类的替代方案最小化爆炸半径，但缺乏防止未经授权访问所需的保障措施。开发人员在具有较大风险或复杂性较大的爆炸半径的较高风险或复杂性之间进行选择。需要的是基于混合密码学而不是信任的秘密系统，允许开发人员在而无需任何第三方保持安全的情况下对秘密进行加密。在本文中，我们使用库在运行时解密加密秘密文件的库为这些风险提出了解决方案，并用平台的Secrets Manager中分别存储了一个私钥。此方法包含漏洞的爆炸半径，同时保持.ENV文件的简单性。即使一个组件（无论是加密的文件或秘密经理）还是受到妥协的，秘密仍然安全。只有同时访问两者都可以暴露它们。
tavi风险计分数癌症
简单的摘要：针对Kras突变肿瘤的专有药物的开发在事实上是一个巨大的挑战。这种困难源于RAS蛋白对GTP的高亲和力，并且缺乏有助于药物结合的疏水“口袋”。然而，一种开创性的基因编辑工具CRISPR技术的广泛性彻底改变了肿瘤研究，尤其是那些专注于KRAS突变的肿瘤研究。本文对在KRAS突变癌的背景下利用CRISPR系统的基本和转化研究进行了综述。它封装了最新的大步，在理解Kras生物学的机理细微差别方面，阐明了关键主题，例如耐药性，抗肿瘤免疫反应，表观遗传调节以及突变者KRAS对合成杀伤性的利用。总而言之，本文涉及在与KRAS相关的研究中采用CRISPR技术的当前局限性，同时还提出了在这个动态领域中进行未来完善和优化的途径。
NIST AI 100- 4，降低合成内容带来的风险
草案文件的这一部分明确指出了“基于风险和以人为本的方法”的重要性。它提到了与合成内容相关的具体危害和风险，并承认不同的参数（包括受众、用例和背景）有助于区分良性和有害性。如果本节有一个小节，其中引用了现有研究、1 个研究领域和实践社区，并使用社会技术分析方法来确定“危害和风险”，那么它将大大增强其说服力。公共利益技术是一个新兴研究领域的一个例子，从业者开发了社会技术分析方法，用于为新兴威胁的缓解技术提供信息。
关于人工智能风险的十个问题
评估组织内部人工智能的责任 人工智能和机器学习 (AI/ML) 在负责任地使用时会产生巨大价值 - 正是出于这些原因，它们成为投资增长的主题。但是，AI/ML 也会放大组织面临的潜在漏洞，从公平和安全问题到监管罚款和声誉损害。以下问题旨在作为评估这些风险的初步指南，无论是在 AI/ML 工作的构建阶段还是之后。本文件由专门从事 AI/ML 和分析的精品律师事务所 bnh.ai 与隐私未来论坛合作编写。
要求制定高风险人工智能的公共使用政策
联邦政府在其他情况下对执法部门实施了类似的政策要求。拜登总统的 2022 年行政命令包括有关使用武力、无敲门搜查令和随身摄像机的政策要求。8 而当涉及到随身摄像机时，联邦法规对补助金接受者施加了政策要求。9 要求机构公布其使用政策是对 UCI 的有益补充，UCI 本身几乎没有提供有关该技术是什么或如何使用的有意义的信息。10 发布政策还为执法界创造了机会，让各机构可以相互学习。11
基础设施的气候变化风险考虑相互依存和级联危害
开发解决方案本报告提出了一种总体风险评估方法，用于评估通过气候变化对关键基础设施构成的风险。虽然提出的方法是通过审查国家和国际研究以及作者在开发风险评估方面的经验而开发的，但成功实现该项目目标的关键要素是与多个基础设施部门的关键利益相关者的广泛互动。这种参与提供了有关当前实践以及实施有意义的风险评估时面临的挑战和障碍的宝贵信息。同样，跨部门利益相关者的存在强调了确保可以实现跨部门的风险方法评估基础设施的机会和挑战。从这些交互中，提出了有关关键问题的建议，例如数据收集，数据共享，数据安全，资源需求和监视制度，可以在爱尔兰语境中合理实施。
人工智能风险存储库：人工智能风险的综合元审查、数据库和分类
人工智能 (AI) 带来的风险引起了学术界、审计师、政策制定者、AI 公司和公众的极大关注。然而，缺乏对 AI 风险的共同理解会阻碍我们全面讨论、研究和应对这些风险的能力。本文通过创建 AI 风险存储库作为共同的参考框架来解决这一差距。这包括一个从 43 个分类法中提取的 777 个风险的动态数据库，可以根据两个总体分类法进行过滤，并通过我们的网站和在线电子表格轻松访问、修改和更新。我们通过系统地审查分类法和其他结构化的 AI 风险分类，然后进行专家咨询，构建了我们的存储库。我们使用最佳拟合框架综合来开发我们的 AI 风险分类法。我们的高级人工智能风险因果分类法根据其因果因素对每种风险进行分类 (1) 实体：人类、人工智能；(2) 意向性：有意、无意；和 (3) 时间：部署前；部署后。我们的中级人工智能风险领域分类法将风险分为七个人工智能风险领域：(1) 歧视和毒性，(2) 隐私和安全，(3) 错误信息，(4) 恶意行为者和滥用，(5) 人机交互，(6) 社会经济和环境，以及 (7) 人工智能系统安全、故障和局限性。这些进一步分为 23 个子域。据我们所知，人工智能风险存储库是首次尝试严格整理、分析和提取人工智能风险框架，将其整合到一个可公开访问、全面、可扩展且分类的风险数据库中。这为以更协调、更一致、更完整的方式定义、审计和管理人工智能系统带来的风险奠定了基础。
![[利格列汀]风险管理计划摘要](/simg/b/b2b2aaea55df94670db6fe7d4c339d4b263a6f2d.webp)