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当前涉及技术和人工智能的伦理问题
“虽然这对于鼓励协作、建立团队精神和创建机构知识库来说是个好主意，但它对电子发现、风险管理和信息治理有着可怕的潜在影响。保留所有这些数据和闲聊——相关的和不相关的、永恒的和一时兴起的、项目导向的和社交的——会开辟一个与隐私、机密性和电子发现相关的潜在风险的世界。”
经过认证的道德黑客CEH v.13 AI
根据IT行业的最新趋势，并满足对网络安全的新技能和知识的不断增长的需求，EC-Council已开发了经过证明的伦理黑客培训。从入侵者的角度考虑对公司基础设施进行思考的一种非常规的方法是一种极其有效的学习机制，它使眼睛对我们工作的许多经常被忽视的领域睁开了眼睛。尽管这是“入门级”课程，但CEH包含许多材料和实践练习，也涉及它技术上非常高级的方面。
EC-Council CEHV13：经过认证的道德黑客（CEH）V13
经过认证的道德黑客（CEH）证书是全球雇主建议的最值得信赖的道德黑客证书和成就。这是最需要的信息安全认证，代表了关键基础架构和基本服务提供商所要求的增长最快的网络证书之一。自2003年CEH引入以来，它被认为是信息安全界的标准。CEH V13继续介绍最新的黑客技巧，以及当今黑客和信息安全专业人员使用的最先进的黑客工具和漏洞。道德黑客的五个阶段和CEH的原始核心使命今天仍然有效且相关：“要击败黑客，您需要像黑客一样思考。”
AI在管理问题背景下的道德困境
Andrzej Sztandera 1，Dominik Borek 2，Kamil Nowacki 3摘要：目的：目的：本文的目的是分析与AI应用有关的选定的道德困境，然后在更广泛的文明环境中向他们展示，对管理人类团队有用。方法论基础：作者摆脱了经典的伦理解释，专注于当代情境伦理，使现代化的AI困境实现了现代方法。难题使您有可能在某种程度上“从内部”出现问题，并考虑到各种道德，心理，法律，文化背景。在分析现代世界的复杂问题中，古典伦理的不足促使人们寻找新的分析工具。结论：几乎每天都在确认为广泛使用AI的个人和人类团队做好准备的悲观论文，即我们不是作为个人和人类团队做好了准备。道德，法律，管理，教育，医学和许多其他领域并没有跟上数字化转型的快速发展。本文分析的案例研究说明了这一意见。ai是人类的绝佳机会，但是，如果我们不打开正确的“保险丝”，人类就可以用作机器的附加功能。实际含义：本文中介绍的每个案例研究都可以激发AI的实际应用。但是，这与特定的技术解决方案无关，而与人机关系有关。AI治理是一个非常重要的领域，它将组织中的技术和社会通信过程整合在一起。JEL代码：M14，O33，L86，D63，M15。团队管理越好，对AI应用程序的开放性越大。这是关于保护人类自主权与智能机器有关的应用。独创性/价值：AI辩论由操作方法的方法主导。本文介绍了一种与人类计算机界面伦理有关的上下文批评方法。关键词：AI道德困境，AI治理，管理科学，旅游业，医学，自我 - 驾驶汽车，情境伦理，可信赖的AI。纸质类型：研究文章。
具有社交媒体数据的道德研究：大规模定量研究中的知情同意
社交媒体已成为研究数据的常见来源，提供了大量，高度多样性和易于访问的访问。尽管如此，除了基本法律要求之外，采矿社交媒体数据的伦理非常复杂。在本文中，我们简要回顾了最先进的建议，并通过虚拟启用项目的示例提出了一种特定而实用的方法，该项目将计算方法用于定量研究。在设计该项目的背景下，我们详细分析了同意和隐私的查询，特别讨论了知情同意的局限性。通过信息伦理的角度，我们主张对与使用社交媒体用户数据相关的道德问题有整体理解，而不是标准化的“盒装”方法，这些方法倾向于偏爱。我们得出的结论是，并非总是需要明确的同意，特别是如果研究的结果是汇总形式的，即以某种方式未在其原始上下文之外发布单个数据。
利用主动，道德t
在以前所未有的数字复杂性为标志的时代中，赛景观景观正在以惊人的速度发展，挑战了传统的防御范式。高级持续威胁（APTS）揭示了常规安全措施中的内在漏洞，并强调了迫切需要对连续，适应性和积极主动的策略，这些策略将人类的洞察力与尖端的AI技术无缝整合在一起。本手稿探讨了代理AI和Frontier AI的融合如何通过重新建立网络框架（例如网络杀戮链），增强威胁性智能过程以及将强大的道德治理嵌入在AU的响应系统中。借鉴了现实世界的数据和前瞻性观点，我们研究了实时监控，自动化事件响应以及永久学习在锻造稳定，动态的防御生态系统中的作用。我们的愿景是将技术创新与坚定不移的道德监督协调，以确保促进AI-Drienden的安全解决方案坚持公平，透明和问责制的核心人类价值，同时反对新兴的网络威胁。
基于区块链的碳信用生态系统
2科学技术学院，Qaminis 3高级科学与技术研究院，Alqarayt摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅速采用已经创造了对高质量标记数据的前所未有的需求。大规模数据标记是AI系统开发的关键组成部分，通常涉及来自不同人群的大量数据集，并使用自动化过程和人工劳动的结合进行了注释。但是，与这些实践相关的道德挑战引起了极大的关注。本文探讨了大规模数据标签和用法中的关键道德问题，重点关注四个关键领域：偏见，隐私，劳动实践和透明度。偏见是由注释者的固有主观性和许多数据集的不代表性产生的，这加剧了AI应用程序中不公平或歧视性结果的风险。侵犯隐私性侵犯敏感信息未经适当同意而使用，通常会挑战匿名技术的有效性。此外，对数据注释的众包劳动力的依赖引起了人们对工人剥削，低补偿和标记敏感或明确内容的心理损失的担忧。最后，数据收集和标签过程中缺乏透明度和问责制破坏了公共信任和道德标准。通过对现有实践的全面审查，本文重点介绍了现实世界中的案例研究和争议，包括偏见的数据集和侵犯隐私行为。当前的技术和政策驱动的解决方案（例如隐私的技术，劳动力改革和缓解偏见的算法）都经过了严格的研究。最后，本文讨论了按大规模实施这些解决方案并确定未来研究方向的挑战。通过解决这些问题，这项工作旨在在AI数据管理的生命周期中促进更公平，透明和道德实践。关键字：伦理AI，数据标记，机器学习中的偏见，AI隐私，众包数据注释，数据透明度，算法公平，负责任的AI实践，联邦学习，差异性学习，数据伦理，数据伦理，注释者，注释者，注释者单位，AI政，数据隐私法规，数据隐私规定，可持续的AI开发。
William F. Doverspike，博士1道德，法律和...
参考书目于2025年2月14日更新了这些参考条目，其中包括可能在课堂中引用的来源。本参考书目的目的是帮助学生在讲义或演示甲板中未包含引用的话找到来源。这些来源的学术价值程度差异很大，从同行评审的科学和专业期刊的出版物到互联网博客文章描述了个人作者的个人经历。作为一般规则，在撰写论文时，学生应仅引用学术资料和同行评审研究。一些参考列表条目用APA（2010）出版手册（第6版）样式，它为打印出版物提供了更多详细信息（例如，出版商的位置），而其他参考列表条目则以APA（2020）出版物手册（第7版）编写。样式，它为数字资源提供了更多详细信息（例如，网站名称）。有时在线期刊类型之间的区别是模棱两可的（例如，新闻通讯托管的博客）。为了帮助读者，使用了长长的统一资源定位器，而不是简短的资源。For most blog posts, magazine articles, and newspaper articles (e.g., blogs, journals, conference proceedings) that have a parent or overarching publication other than the website itself, the style in this bibliography generally follows the style of APA (2020, p. 320, Section 10.1 [Periodicals], Example 16 [Newspaper article] or Example 17 [Blog post]), in which the title of the parent publication or online periodical is italicized.与小组作者或单个作者在网站上的网页上，除网站本身以外，没有其他父母或总体出版物，该样式通常遵循APA中的样式（2020年，第351页，第10.16节[网页和网站] [网页和网站]，示例111 [网站上的网站在网站上与网站作者在网站上]或112个网站[与单个网站上的网站上]或其他作者）。一般而言，一个单独的作品（例如，书籍，报告，网站上的网页）的作品具有斜体，而源头的某些部分是斜体的，因为这是一个更大整体的一部分（例如，书籍分会，期刊，报纸文章，文章，文章）。免责声明：此资源清单本质上是教育性的，而不是旨在提供道德或法律
经过认证的道德黑客V13 Elite
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