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COVID-19 以及检测、药品供应和质量面临的风险......
劣质药品（由于生产或供应链错误）的出现是为了降低成本，而伪造药品（由于欺诈）则因短缺而滋生，尤其是当买家脱离受监管的供应链时。3 COVID-19 大流行威胁着全球劣质和伪造医疗产品的激增，而不仅仅是与 COVID-19 直接相关的产品。许多对 COVID-19 治疗和预防至关重要的产品都面临风险，包括口罩、洗手液和诊断测试，并且有人声称这些产品可以预防和治疗。4 许多虚假信息通过非法网站和社交媒体传播，5 这些事件将会迅速增多。关于治疗 COVID-19 的药物有效性的缺乏证据的说法导致氯喹和羟氯喹普遍短缺，并导致致命的过量用药。6 惊慌失措的全球民众迫切需要购买可能预防和治疗 COVID-19 的产品。当氯喹用于治疗疟疾时，伪造版本很常见。7
AI和算法风险报告荷兰
因此，这些仍然是暴风雨的时期，这与新系统技术的出现相处。一年前，观察到荷兰必须采取措施才能掌握算法。同时，AI技术的动荡增长仍在继续。此外，生成AI的出现为通过新的AI应用程序进行了大规模实验提供了激励措施。在未来几年中，AI将与社会要素越来越深深地交织在一起。这是在规模和自然方面的结果，在更多和更新的风险中仍然难以评估。其长期影响也尚未完全理解。总的来说，到目前为止，国际政策响应已经决定性。它既关注传统的监督，又关注新的测试和控制形式，例如AI系统的安全性以及打击新的网络安全风险。同时
回复：请求对 NIST 根据行政命令 14110 分配的草案文件（第 4.1、4.5 和 11 节）发表评论。NIST AI 600-1，人工智能风险管理框架：生成人工智能概况
○ “第三种可能性可能在短短几年内出现，即当人工智能被赋予一个目标，包括或暗示维持其自身代理时，失去控制，这相当于生存目标。这可能是人类创造者有意为之，也可能是实现人类给定目标的一种手段（让人想起电影《2001：太空漫游》）。事实上，人工智能系统可能会得出结论，为了实现给定的目标，它不能被关闭。如果人类试图关闭它，可能会发生冲突。这听起来像科幻小说，但它是可靠的、真实的计算机科学。”
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。
风险评估和减少，包括脂质修饰
本指南中的建议代表尼斯的观点，在仔细考虑可用证据后到达。在行使判断力时，专业人员和从业人员应充分考虑到患者或使用其服务的人的个人需求，偏好和价值观。不强制使用这些建议，并且该指南并不覆盖与他们及其家人，照顾者或监护人协商时，做出适合个人情况的责任。
前次妊娠期糖尿病与第二次妊娠中发生大于胎龄儿和巨大儿的风险相关
结果：既往有过 GDM 的女性（分别为 22.67% 和 10.25%）第二次妊娠期间 LGA 和巨大儿的发生率显著高于无既往有过 GDM 的女性（分别为 15.34% 和 5.06%）（P < 0.05）。调整潜在混杂因素后，既往有过 GDM 与第二次妊娠期间 LGA（aOR：1.511，95% CI：1.066-2.143）和巨大儿（aOR：1.854，95% CI：1.118-3.076）显著相关。分层分析显示，这些关联仅在第二次妊娠期间无既往 LGA、有 GDM、适当的妊娠体重增长 (AGWG)、非高龄产妇和男婴的女性中存在（P < 0.05）。与过度 GWG (EGWG) 相比，AGWG 与未患过 GDM 的女性在第二次怀孕期间患 LGA 和巨大儿的风险较低相关，而之前患过 GDM 的女性则未观察到这种相关性。在未患过 GDM 的女性中，如果孕前 BMI 正常，AGWG 的 LGA 和巨大儿风险显著降低
Enhertu（曲妥珠单抗）的欧盟风险管理计划...
目前：Enhertu 作为单一疗法用于治疗既往接受过一种或多种抗 HER2 方案的不可切除或转移性 HER2 阳性乳腺癌 (BC) 成年患者。Enhertu 作为单一疗法用于治疗既往接受过转移性化疗或在完成辅助化疗期间或后 6 个月内出现疾病复发的不可切除或转移性 HER2-low BC 成年患者。Enhertu 作为单一疗法用于治疗既往接受过曲妥珠单抗方案的晚期 HER2 阳性胃腺癌或胃食管连接处 (GEJ) 腺癌成年患者。Enhertu 作为单一疗法适用于治疗肿瘤具有激活 HER2 (ERBB2) 突变且需要在铂类化疗后联合或不联合免疫疗法进行全身治疗的晚期非小细胞肺癌 (NSCLC) 成年患者。
1/6/25, 12:20 PM 研究人员询问 Starlink 是否会对北方社区造成风险。一家加拿大公司不同意 | CBC 新闻
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对AI相关的网络安全风险和对策的调查
摘要 - 移动性-AS-A-Service（MAAS）整合了不同的运输方式，并可以基于个人的偏爱，行为和愿望来支持旅行者的旅程计划的更多个性化。为了充分发挥MAA的潜力，需要一系列AI（包括机器学习和数据挖掘）算法来学习个人需求和需求，以优化每个旅行者和所有旅行者的旅程计划，以帮助运输服务运营商和相关的政府机构，以操纵和计划其服务，并探讨和预防各种威胁性的旅行者，包括各种不和谐的行星和不去行业者和不去行业者和不去行业者和不相行者和不去行业者和不相行者。在集中式和分布式设置中，对不同的AI和数据处理算法的使用越来越多，使MAAS生态系统在AI算法级别和连接性表面上都可以在不同的网络和隐私攻击中发出不同的网络和隐私攻击。在本文中，我们介绍了有关AI驱动的MAAS设计与与网络攻击和对策相关的各种网络安全挑战之间的耦合的第一个全面综述。特别是，我们专注于当前和出现的AI易于侵略的隐私风险（专业，推理和第三方威胁）以及对抗性AI攻击（逃避，提取和游戏）可能会影响MAAS生态系统。这些风险通常将新颖的攻击（例如，逆学习）与传统攻击媒介（例如，中间攻击）结合在一起，加剧了更广泛的参与参与者的风险和新业务模型的出现。