•实时监视 - 在详细列表视图中或通过每个设备屏幕的实时缩略图中查看所有Chrome OS设备的实时摘要。•Internet计量 - 记录了通过扩展名的Internet活动摘要,包括访问的每个URL的开始和结束时间以及在页面上花费的积极时间。•保护关键字监控 - 当学生输入或搜索与DNA关键字数据库中的任何术语相匹配时,员工会受到警报,从而为自我伤害,欺凌,激进,儿童性剥削提供保障和互联网安全指标,以及更多。•保护报告问题 - 学生可以直接和谨慎地向被提名的学校工作人员报告问题。•硬件清单 - 启动Chrome浏览器时,将动态发送库存到NetSupport DNA服务器。•企业警报 - 实时警报使DNA控制台操作员立即确定触发保障关键字的任何用户。•活动 - DNA控制台操作员可以在选定的时间段看到设备活动的时间顺序,包括触发的保护短语。
气候变化对全球医疗保健服务构成重大挑战,特别是在脆弱地区,预计新增 140 万零剂量儿童和 2 亿移民需要最后一英里的医疗保健服务,尤其是疫苗。气温升高、降雨模式变化、极端天气事件和洪水也将导致传染病急剧增加,到 2070 年,将有 47 亿人面临媒介传播疾病疟疾和登革热的风险。此外,目前每年有 350 万人死于水传播疾病,42 万人死于食源性疾病。常规免疫接种通过预防感染,是抵御对环境危机和气候影响敏感的疫苗可预防疾病的第一道防线。它帮助社区,特别是最边缘化的社区,建立抵御力并减轻气候敏感疾病爆发的风险。常规免疫接种为建立具有抵御力的卫生系统奠定了基础,能够应对与气候相关的和其他卫生紧急情况。
[1]国家网络安全中心等。安全AI系统开发的指南。2023。https://www.ncsc.gov.uk/files/guidelines-for-secure-ai-system-development.pdf [2]澳大利亚信号局局等。参与人工智能(AI)。2024。https://www.cyber.gov.au/sites/default/files/2024-01/gindaging%20With%20 ragenter%20 interligence%20%20%28AI%29.pdf [3] miter。地图集(人造智能系统的对抗性威胁景观)矩阵版本4.0.0。2024。https://atlas.mitre.org/matrices/atlas[4]国家标准技术研究所。AI风险管理框架1.0。2023。https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework[5]开放式全球应用程序安全项目(OWASP®)。LLM AI网络安全与治理清单。2024。https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-lange-lange-model-applications/llm-top-10-governance-doc/llm_ai_ai_ai_ai_ai_ai_ai_ai_ai_and_governance_checklist-checklist-v1.pdf [6]OWASP机器学习安全前十大安全风险。2023。https://owasp.org/www-project-machine-learning-security-top-10/[7]网络安全和基础设施安全机构。通过设计安全。2023。https://www.cisa.gov/securebydesign[8]国家安全局。拥抱零信任安全模型。2021。https://media.defense.gov/2021/feb/25/2002588479/2002588479/1/-1/-1/0/CSI_EMBRACING_ZT_SECURITY_MODEL_MODEL_MODEL_MODEL_UOOOOOOOO115131.PDF [9] CYBERECURITY和INFRRASERITY和INFRRASTRASITER和INFRRASTRASITER ADICAL。零信任成熟度模型。改变脆弱性管理2022。https://www.cisa.gov/Zero-trust-maturity-model[10]网络安全和基础设施安全机构。
[1] 国家网络安全中心等。安全人工智能系统开发指南。2023 年。https://www.ncsc.gov.uk/files/Guidelines-for-secure-AI-system-development.pdf [2] 澳大利亚信号局等。参与人工智能(AI)。2024 年。https://www.cyber.gov.au/sites/default/files/2024-01/Engaging%20with%20Artificial%20Intelligence%20%28AI%29.pdf [3] MITRE。ATLAS(人工智能系统对抗性威胁格局)矩阵版本 4.0.0。2024 年。https://atlas.mitre.org/matrices/ATLAS [4] 国家标准与技术研究所。人工智能风险管理框架 1.0。 2023 年。 https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework [5] 开放式全球应用安全项目 (OWASP ®)。LLM 人工智能网络安全与治理清单。2024 年。 https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/llm-top-10-governance-doc/LLM_AI_Security_and_Governance_Checklist-v1.pdf [6] 开放式全球应用安全项目 (OWASP ®)。OWASP 机器学习安全十大安全风险。2023 年。 https://owasp.org/www-project-machine-learning-security- top-10/ [7] 网络安全和基础设施安全局。安全设计。2023 年。 https://www.cisa.gov/securebydesign [8] 国家安全局。拥抱零信任安全模型。 2021 年。https://media.defense.gov/2021/Feb/25/2002588479/-1/- 1/0/CSI_EMBRACING_ZT_SECURITY_MODEL_UOO115131-21.PDF [9] 网络安全和基础设施安全局。零信任成熟度模型。2022 年。https://www.cisa.gov/zero-trust-maturity-model [10] 网络安全和基础设施安全局。转变漏洞管理
[1] 国家网络安全中心等。安全人工智能系统开发指南。2023 年。https://www.ncsc.gov.uk/files/Guidelines-for-secure-AI-system-development.pdf [2] 澳大利亚信号局等。参与人工智能(AI)。2024 年。https://www.cyber.gov.au/sites/default/files/2024-01/Engaging%20with%20Artificial%20Intelligence%20%28AI%29.pdf [3] MITRE。ATLAS(人工智能系统对抗性威胁格局)矩阵版本 4.0.0。2024 年。https://atlas.mitre.org/matrices/ATLAS [4] 国家标准与技术研究所。人工智能风险管理框架 1.0。 2023 年。 https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework [5] 开放式全球应用安全项目 (OWASP ®)。LLM 人工智能网络安全与治理清单。2024 年。 https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/llm-top-10-governance-doc/LLM_AI_Security_and_Governance_Checklist-v1.pdf [6] 开放式全球应用安全项目 (OWASP ®)。OWASP 机器学习安全十大安全风险。2023 年。 https://owasp.org/www-project-machine-learning-security- top-10/ [7] 网络安全和基础设施安全局。安全设计。2023 年。 https://www.cisa.gov/securebydesign [8] 国家安全局。拥抱零信任安全模型。 2021 年。https://media.defense.gov/2021/Feb/25/2002588479/-1/- 1/0/CSI_EMBRACING_ZT_SECURITY_MODEL_UOO115131-21.PDF [9] 网络安全和基础设施安全局。零信任成熟度模型。2022 年。https://www.cisa.gov/zero-trust-maturity-model [10] 网络安全和基础设施安全局。转变漏洞管理
未来,欧洲单一数据市场将在欧洲的数字主权、竞争力和可持续增长中发挥重要作用。为此,欧盟委员会制定了《欧洲数据战略》,设想在欧盟各部门之间和各部门之间实现数据的自由流动,并为欧洲经济的关键部门建立数据空间,旅游业就是其中之一。该蓝图提供了建立可互操作的欧洲旅游数据空间 (ETDS) 的细节,以促进欧洲所有旅游利益相关者之间高效的跨部门数据共享。ETDS 的目标是提供一个值得信赖的数据共享环境,通过支持协作和社区建设来促进创新,从而在旅游业及其相互关联的部门中创造数据驱动的价值。预期成果将增强游客体验、改善旅游管理并支持利益相关者的决策。ETDS 还将通过促进旅游中小企业的数字化转型和支持可持续旅游实践的扩展来刺激创新并对旅游业的未来产生积极影响。
有趣的是,在之前的研究中,我们发现各行各业的 CEO 也将 IT 和信息安全列为其组织使用 AI 的功能领域优先事项(分别为第一和第三)。在信息安全领域,AI 可以更快、更可靠地检测大量结构化和非结构化数据中的欺诈或其他活动。它可以加速威胁检测并缩短解决时间,从而让人员腾出时间专注于更关键的任务活动。当应用于 IT 领域时,AI 可以帮助加速解决方案设计并扩大员工的专业知识。它还可以支持更快、更高效的企业软件规划、开发和测试,并可以实现更高的灵活性。7
对低碳力量的徒步旅行对于马来西亚来说至关重要,对于马来西亚实现其潜在的潜力,即重要的机会重组了第二个E C O N O N O N O N O N O N O N O N O N O N O N O M I C O N O N O M I C O N O N O M I C的起飞。大规模的太阳能是至关重要的。 T h e e e n e n s i t i o n i n t i n a t i n a t i n a t i o n a t i o n a e l e n e e n e e n e n e e n e n e n e n s i n s i n s i t i t i t i o n r o n r o a d i d i a d i d i d i d m a p(netr)。 solar (LSS5) c o m p e t i t i v e b i d d i n g pro- cess, w h i c h will h a v e i m m e n s e i m p l i c a t i o n s for t h e c o u n t r y ' s l o w - c a r b o n e c o n o m y f u t u r e w h i l e h a v i n g wider implications o n opportunities across t h e E n e r g y v a l u e c h a i n。
风能和太阳能光伏 (PV) 等可变可再生能源 (VRE) 技术在技术改进、成本降低和政策支持的帮助下在美国蓬勃发展。2018 年,全国范围内 VRE 的年均普及率达到约 9%,在某些地区甚至高达两倍(Bolinger 等人,2019 年;EIA,2019 年;Wiser 等人,2018 年)。具有竞争力的 VRE 成本和持续的政策支持表明,美国 VRE 的普及率将继续上升(Barbose,2019 年;Lazard,2018 年)。由于 VRE 发电的多变性和不确定性( Brouwer 等人,2014 年;Engeland 等人,2017 年),将高水平的 VRE 可靠且经济高效地整合到电网中可能需要提高电网灵活性的策略(Denholm 和 Hand,2011 年;Elliston 等人,2012 年;Mai 等人,2014 年;Shaner 等人,2018 年)。储能是提高电网灵活性和促进大规模 VRE 渗透的一种策略(Braff 等人,2016 年;Paul L Denholm 等人,2019a 年;Shaner 等人,2018 年;Ziegler 等人,2019 年)。尽管存在多种存储技术(Akinyele 和 Rayudu,2014 年),但电池成本的下降有助于激发人们对以前所未有的规模将电池整合到美国电网的兴趣(Cole 和 Frazier,2019 年;Kittner