XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System风险
通过加密分离降低秘密风险
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。
风险管理和董事会 | 纽约大学法学院
随着世界继续适应新冠疫情的影响，出现了重大的新风险，这些风险正在重塑短期商业和风险格局。这些新风险以及长期风险的加剧，正在对企业战略、风险管理系统和实践的灵活性和弹性进行压力测试。疫情加速了技术颠覆和商业模式变革，暴露了不同行业所受影响的明显差异，一些行业经历了巨大的混乱，而另一些行业表现得非常好，可以说是变得更加强大。展望未来，经济的所有部门都面临着宏观经济逆风，包括持续的通货膨胀、不断飙升的利率、持续的供应链瓶颈和大宗商品短缺，所有这些都发生在乌克兰战争、中国零新冠政策和日益加剧的地缘政治紧张局势的背景下。全球严重的干旱、热浪和洪水凸显了气候风险日益严峻的挑战，这些风险与发达国家劳动力市场紧张和生育率下降一起，带来了短期和长期风险，需要进行大量规划。随着地缘政治风险的不断增加，监管机构也加大了对网络安全的关注，网络安全也继续成为一项重大威胁。在美国，2022 年中期选举和持续的政治两极分化继续带来不确定性和意外，企业需要做好准备并加以应对。
根据AI算法确定数字资产交易中的洗钱风险
摘要 - 本文探讨了检测与洗钱相关的可疑加密货币交易的方法，利用先进的AI算法。该研究介绍了一个多模型框架，该框架结合了生成对抗网络（GAN），LSTM，基于自动编码器的异常检测模型（ABAD）和其他算法，以应对样品不平衡和嘈杂数据等挑战。基于图形的功能工程和嵌入方法用于构建交易信息图并提取有意义的模式。结果表明，合奏学习方法在检测可疑交易时显着优于单个模型和基于规则的传统系统。尽管取得了成功，但仍然存在不平衡的数据集，噪音和有限的关系特征等挑战。未来的研究建议通过图神经网络和复杂的基于网络的方法来增强模型性能。这项工作强调了机器学习模型的可扩展性和适应性，以解决加密货币洗钱的不断发展的复杂性。
区域灾难风险评估技术指南
如Sentai框架减少灾害风险的2015 - 2030年：“灾害风险管理必须基于对灾害风险在其脆弱性，能力，人和资产的暴露范围，危险特征和环境的所有方面的理解”（UNISDR，2015年）。灾难风险评估的范围包括对与自然和人为灾难相关的潜在风险和脆弱性有关的各种因素的全面评估。国家灾难风险评估打算对一个国家所面临的风险，潜在的风险驱动因素和所需能力达到共识。灾难风险评估是一个正在进行的过程，有助于定期更新和完善灾害风险管理计划。最终目标是为减少灾害风险的策略和政策提供信息，以增强该国的韧性以及从灾难中应对和恢复的能力。
AI驱动的机器学习方法确定了与支架大象植入的总主动脉弓置换后30天死亡率相关的风险因素
8中国；北京Xicheng区Xicheng区北利希路167号，北京Xicheng区，8中国；北京Xicheng区Xicheng区北利希路167号，北京Xicheng区，
个人和边缘计算设备的AI硬件的安全风险
我们目前正在AI中经历关键时刻，这种趋势正在迅速扩展到各个部门，并且可能对社会，企业和政府产生巨大的影响。这一激增主要是由绩效的重大增强驱动的，几乎任何专业都可以通过合并AI技术来实现。因此，未能采用这些能力的实体可能很快发现自己处于竞争不利的位置。应对这种不断增长的需求，各种开发人员和公司正在积极将AI嵌入常用平台，例如桌面和移动操作系统（OS）。有些人甚至正在开发专门的硬件，以提高这种变革性技术的效率，以确保AI工具对更广泛的受众更容易获得和有效。
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。
通过数据科学和转化创新转化慢性肝病的筛查，风险分层和治疗优化
近年来在肝病学上取得了显着进步，但巨大的挑战和未满足的需求仍然存在。1个慢性肝脏疾病施加重大的公共卫生负担，肝细胞癌（HCC）是全球癌症死亡率的第四个主要原因。2种风险评估，筛查，预后和治疗优化的缺陷有助于次优的患者护理。然而，肝病领域随时准备在新兴的研究和新工具上取得成功，从而增强了对肝病机制的理解，卓越的预后准确性以及更量身定制的治疗递送。将这些创新从长凳转换为床边将是改善肝脏疾病患者的临床管理和结果的关键。3最紧迫的肝病需求之一是提高预后精度和HCC的治疗选择。作为最常见的原发性肝癌，HCC占了癌症的大量死亡率。4优化和个性化的HCC疗法需要准确预测治疗反应和整体预后。5研究表明，α-五蛋白（AFP）和成像特征等生物标志物的预后效用，但是结合多种方式可以进一步完善结果预测。一个例子是MAPS-Crafity评分，它吸收了临床变量，AFP水平和CT/MRI发现，以预测高级HCC中的免疫疗法和靶向治疗反应的系统。6-10包括变压器模型在内的机器学习方法还表现出有望解剖复杂数据集，以确定局部区域处理后的HCC预后，例如射频消融（RFA）。
1 12月4日至5日，“灾害风险管理中的太空技术”研讨会
sh。Surednra Thakur，JD NIDM向聚集在受人尊敬的NIDM校园聚集的所有参与者和贵宾表示热烈欢迎。在一个以灾难频率上升的时代为标志的时代，技术干预的必要性从未如此关键。认识到这种紧迫性，NIDM和NRSC之间的协作努力有望在能力建设领域，尤其是在技术的背景下取得了长足的进步。这种合作伙伴关系承诺了一个引人入胜的启发性旅程，提供了一个知识阶梯，参与者可以上升以增强他们对灾难管理的理解。所有相关人员的集体努力被视为对灾难管理有效利用的有效利用的宝贵贡献，强调了协作计划在应对我们不断发展的环境带来的挑战方面的重要性。