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评估五年来亲西方的秘密影响行动
这些活动不断宣扬维护美国及其盟友利益的言论，同时反对俄罗斯、中国和伊朗等国家。这些账号严厉批评俄罗斯在今年 2 月入侵乌克兰后，为实现克里姆林宫的“帝国野心”，导致无辜平民死亡，并导致其士兵犯下其他暴行。为了宣传这种和其他言论，这些账号有时会分享美国政府资助的媒体（如美国之音和自由欧洲电台）的新闻文章，以及美国军方赞助的网站链接。部分活动还宣传反极端主义信息。
评估五年来亲西方的秘密影响行动
这些活动不断宣扬维护美国及其盟友利益的言论，同时反对俄罗斯、中国和伊朗等国家。这些账号严厉批评俄罗斯在今年 2 月入侵乌克兰后，为实现克里姆林宫的“帝国野心”，导致无辜平民死亡，并导致其士兵犯下其他暴行。为了宣传这种和其他言论，这些账号有时会分享美国政府资助的媒体（如美国之音和自由欧洲电台）的新闻文章，以及美国军方赞助的网站链接。部分活动还宣传反极端主义信息。
隐蔽人力情报来源行为准则修订草案
保险范围，可能使 CHIS 有必要从事授权时未预见到但与该行为有关的附带行为。根据 2000 年法案第 26(7)(a)、27 和 29(4) 条，此类附带行为被视为已获得适当授权，即使初始授权中未对此进行规定。这种情况可能只会在特殊情况下发生，例如，在授权时未预见到的情况下，附带行为对于保护生命和肢体（包括与 CHIS 有关）或国家安全是必要的。这不适用于犯罪行为，犯罪行为必须根据 2000 年法案第 29B 条明确授权。
基于AI/ML的基于AI/ML的检测和IPv6网络中秘密通信的分类
IPv6扩展标头的灵活性和复杂性允许攻击者创建秘密通道或绕过安全机制，从而导致潜在的数据泄露或系统妥协。机器学习的成熟开发已成为用于减轻秘密通信威胁的主要检测技术选项。但是，检测秘密通信，不断发展的注入技术和数据稀缺的复杂性使建筑物学习模型具有挑战性。在以前的相关搜索中，机器学习在检测秘密通信方面已经表现出良好的性能，但是过度简化的攻击方案假设不能代表现代秘密技术的复杂性，并使机器学习模型更容易检测秘密通信。为了弥合这一差距，在这项研究中，我们分析了IPv6的数据包结构和网络流量行为，使用了加密算法，并执行了秘密连接注入，而没有改变网络数据包行为以更接近实际攻击方案。除了分析和注射秘密通信的方法外，本研究还使用全面的机器学习技术来训练本研究中提出的模型来检测威胁，包括传统的决策树，包括随机森林和梯度增强，以及诸如复杂的神经网络体系结构，例如CNNS和LSTMS等复杂的神经网络体系结构，以达到90％以上的检测精度。本研究详细介绍了方法
使用 RNA 的 DNA 修复途径解码 ECoG 中的隐性语音的可行性经过公开语音训练的 Transformer
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如脑电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。16 名颅内植入电极的癫痫患者参与了这项研究，在八个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每个句子由三个标记组成。具体来说，Transformer 神经网络模型被用于从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务进行解码隐性语音训练时的性能。在隐蔽语音上训练的 Transformer 模型在解码隐蔽语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0 .05; d = 0 .07 )。因此，可以使用显性语音来解决收集隐蔽语音训练数据的挑战。通过使用几种显性语音可以提高隐蔽语音的性能。
在ECOG中解码秘密演讲的可行性，具有在公开语音>的变压器中
在听觉语音感知，公开的言语，或想象的语音（covert）演讲中，已经对语音脑 - 计算机接口（BCI）进行了用于解码音素，子词，单词或句子的解码，例如电代理图（ECOG）。从秘密语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。有16例颅内植入电极的癫痫患者参加了这项研究，并且在公开的言语，秘密语音和八个日本句子的被动聆听期间记录了ECOG，每个句子由三个令牌组成。将变压器神经网络模型应用于Covert语音的解码文本句子，该句子是使用公开语音中获得的ECOG培训的。我们首先使用相同的任务进行训练和测试检查了提出的变压器模型，然后在使用公开或感知任务进行培训时评估了模型的性能，以解码秘密语音。在秘密演讲中训练的变压器模型的平均令牌错误率（TER）为46.6％，用于解码秘密演讲，而在公开语音上训练的模型的可比较TER为46.3％（p>0。05; d = 0。07）。因此，可以使用公开语音来解决秘密语音培训数据的挑战。秘密语音的表现可以通过使用大量公开语音来改善。
![中央情报局：秘密行动、情报收集和间谍百科全书 [2 卷]](/simg/d\d5ba8f2684c12998be1da5d060439603ff7780c4.webp)
中央情报局：秘密行动、情报收集和间谍百科全书 [2 卷]
日蚀小组 130 艾森豪威尔，德怀特·戴维 131 电子情报 134 猎鹰与雪人 137 “传家宝” 139 法菲尔德基金会 142 法瓦罗事件 143 美国联邦调查局关系 144 5412 特别小组 145 福特基金会 146 外国广播信息服务 147 信息自由法 149 掩护组织 151 乔伊·安·加伯 153 伊丽莎白·埃塞尔·吉 154 莱因哈德·盖伦 155 格拉迪奥网络 157 格洛玛探索者 159 迈克尔·戈莱尼夫斯基 160 阿纳托利·戈利岑 161 波特·戈斯 162 危地马拉干预 164 切·格瓦拉 166 北部湾事件 168 gusto 项目 171 笔迹分析173 赫克玛提，阿米尔 175 赫尔姆斯，理查德 177 赫什，西摩 178 霍华德，爱德华·李 181 ht-lingual，行动 182 休斯-瑞安修正案 183 胡克叛乱 185 人类情报 187 休斯顿计划 189 催眠 189 图像情报 193 情报高级研究计划局 195
自动瞳孔测量和认知范式揭示急性脑损伤中的隐秘意识
摘要背景：识别重症监护病房 (ICU) 昏迷和其他意识障碍 (DoC) 患者的隐性意识对于治疗决策至关重要，但缺乏灵敏的低成本床边标记。我们研究了自动瞳孔测量结合被动和主动认知范式是否可以检测出患有 DoC 的 ICU 患者的残留意识。方法：我们前瞻性地招募了来自三级转诊中心 ICU 的临床反应低或无反应的创伤性或非创伤性 DoC 患者。年龄和性别匹配的健康志愿者作为对照组。患者被分为临床无反应（昏迷或无反应性觉醒综合征）或临床反应低（微意识状态或更好）。使用自动瞳孔测量法，我们记录了被动（视觉和听觉刺激）和主动（心算）认知范式下的瞳孔扩张情况，并设定了特定任务的成功标准（例如，连续 5 次心算任务中 5 次瞳孔扩张中有 ≥ 3 次）。结果：我们从 91 名 ICU 脑损伤患者（平均年龄 60 ± 13.8 岁，31% 为女性，49.5% 为非创伤性脑损伤）的 178 个时间点获取了 699 次瞳孔测量记录。还从 26 名匹配的对照者（59 ± 14.8 岁，38% 为女性）获取了记录。被动范式对患者和对照者之间的区别有限。然而，主动范式可以区分不同的意识状态。对于中等复杂程度的心算，17.8% 的临床无反应患者和 50.0% 的临床低反应患者出现≥ 3 次瞳孔扩张（风险比 4.56，95% 置信区间 2.09–10.10；p < 0.001）。相比之下，76.9% 的健康对照者出现≥ 3 次瞳孔扩张（p = 0.028）。使用不同成功阈值进行的敏感性分析的结果保持一致。Spearman 等级分析强调了心算过程中瞳孔扩张与意识水平之间的密切关联（rho = 1，p = 0.017）。值得注意的是，一名行为无反应的患者在出现明显的意识迹象前 2 周表现出持续的服从命令行为，表明认知运动分离存在长时间。结论：自动瞳孔测量结合心算可以识别 ICU 急性 DoC 患者的认知努力，从而识别隐性意识。关键词：心脏骤停、认知运动分离、昏迷、重症监护医学、创伤性脑损伤
中央情报局：秘密行动、情报收集和间谍百科全书 [2 卷]
日蚀小组 130 艾森豪威尔，德怀特·戴维 131 电子情报 134 猎鹰与雪人 137 “传家宝” 139 法菲尔德基金会 142 法瓦罗事件 143 美国联邦调查局关系 144 5412 特别小组 145 福特基金会 146 外国广播信息服务 147 信息自由法 149 掩护组织 151 乔伊·安·加伯 153 伊丽莎白·埃塞尔·吉 154 莱因哈德·盖伦 155 格拉迪奥网络 157 格洛玛探索者 159 迈克尔·戈莱尼夫斯基 160 阿纳托利·戈利岑 161 波特·戈斯 162 危地马拉干预 164 切·格瓦拉 166 北部湾事件 168 gusto 项目 171 笔迹分析173 赫克玛提，阿米尔 175 赫尔姆斯，理查德 177 赫什，西摩 178 霍华德，爱德华·李 181 ht-lingual，行动 182 休斯-瑞安修正案 183 胡克叛乱 185 人类情报 187 休斯顿计划 189 催眠 189 图像情报 193 情报高级研究计划局 195
使用EEG Hilbert信封和时间精细结构进行秘密语音分类的转移学习
脑部计算机界面（BCIS）可以从神经活动中解释想象的语音。但是，这些系统通常需要广泛的培训课程，参与者想象地重复单词，从而导致精神疲劳和困难识别单词的发作，尤其是在想象单词序列时。本文通过转移经过公开语音数据培训的分类器来掩盖语音分类，从而解决了这些挑战。我们使用了源自希尔伯特包络和时间精细结构的脑电图（EEG）特征，并将它们用于训练双向长短记忆（BILSTM）模型进行分类。我们的方法减轻了广泛的培训和实现最先进的分类精度的负担：公开语音的86.44％，使用公开的语音分类器的秘密语音为79.82％。