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Quantum 3600安全网关
MIERCOM NGFW安全基准（2023）AI ML驱动的威胁预防保护网络和用户免受零日，网络钓鱼，DNS和勒索软件攻击的范围，最高安全有效性领导者，具有99.7％的恶意软件阻滞率（2023），可保护网络和用户免受零日，网络钓鱼，DNS和勒索软件的攻击，高度规模的网络安全性扩展，并降低了启动的架构，并降低了既定的安全性，并促进了统一的保护效率，并促进了统一的保护效率，并促进了AI级的范围内的AI级保护措施，并促进了AI AR A的范围内的AI级保护措施。在Gartner®魔术象限第23次的领导者中被评为网络防火墙的领导者，在Forrester Wave™Enterprise Firewalls Q4 2022中被任命为领导者。最高安全有效性领导者，具有99.7％的恶意软件阻滞率（2023），可保护网络和用户免受零日，网络钓鱼，DNS和勒索软件的攻击，高度规模的网络安全性扩展，并降低了启动的架构，并降低了既定的安全性，并促进了统一的保护效率，并促进了统一的保护效率，并促进了AI级的范围内的AI级保护措施，并促进了AI AR A的范围内的AI级保护措施。在Gartner®魔术象限第23次的领导者中被评为网络防火墙的领导者，在Forrester Wave™Enterprise Firewalls Q4 2022中被任命为领导者。
Valentina Dragos、Bruce Forrester、Kellyn Rein。混合 AI 是否适合混合威胁？来自社交媒体分析的见解。2020 IEEE 第 23 届信息融合国际会议 (FUSION)，2020 年 7 月，南非鲁斯滕堡 (Virtuel)。 pp.1-7, 10.23919/FUSION45008.2020.9190465. hal- 03212312
摘要 — 社交媒体为真正互联的世界创造了机会，改变了人们沟通、交换思想和组织虚拟社区的方式。了解在线行为和处理在线内容对于安全应用都具有战略重要性。然而，大量、嘈杂的数据和主题的快速变化带来了挑战，阻碍了分类模型的有效性和语义模型的相关性。本文对用于分析社交数据流的监督、非监督和语义驱动方法进行了比较分析。本文的目标是确定实证研究结果是否支持增强决策支持和模式识别应用。本文报告了使用各种方法来识别社交数据集合中隐藏模式的研究，其中文本高度非结构化，带有多种模态，并且可能具有不正确的时空标记。结论报告指出，在挖掘社交媒体数据时，机器学习模型和语义驱动方法的脱节使用存在一些弱点。索引词 — 社交网络、混合人工智能、国防和安全
利用人工智能驱动的政府网络改善公民体验并降低成本
州和地方政府正在转变其 IT 架构，以便更好地将分散的员工连接到云，简化运营并降低运营成本，并为公民提供无缝数字服务。瞻博网络提供的完整客户端到云解决方案具有前所未有的简单性、可靠性和安全性，使政府能够将 IT 与组织目标保持一致，并为员工和公民提供最佳体验。瞻博网络委托 Forrester 进行的一项总体经济影响研究发现，在 Mist AI 的推动下，瞻博网络有线和无线接入网络的客户在三年内平均实现了效率提升、成本节约和生产力提高，总计 140 万美元。
以数据为中心的零信任
2010 年，时任 Forrester Research 分析师的 John Kindervag 提出了这样一种观点，即组织不应将信任扩展到其边界内外的任何事物。在此过程中，他创造了零信任的概念。从本质上讲，零信任是一种思考安全策略的方式，其理念是“不信任任何人，验证一切”。它通常被称为零信任安全模型或零信任框架，是一种设计和实施安全程序的方法，其理念是任何用户、设备或代理都不应具有绝对信任。相反，任何人或任何事物（设备或系统）如果试图访问公司资产，都必须证明它值得信任。零信任假设不存在传统的网络边缘；网络可以是本地的、在云端的，也可以是与任何地方的资源以及任何位置的工作人员的组合或混合。
扣除管理的生成AI解决方案
Fractal目前在16个全球地点拥有4000多名员工，包括美国，英国，乌克兰，印度，新加坡和澳大利亚。分形被公认为“伟大的工作场所”和“印度最佳女性工作场所”，在前100名（大）类别中被认为是Great toWork®研究所；作为《森林浪潮：客户分析服务提供商》的领导者，第3季度2021年报告，《林务浪潮：计算机视觉咨询》，第4季度，第4季度，第2020季和《森林人：专业见解服务提供者》，第2季度2020年，Forrester Research Inc.，由分析和AI服务专家界定的2021年荣誉范围'''Annortics＆Ai Incor的领导者。 Gartner Inc.的数据和分析服务提供商报告for tugrant™
特拉华州衡平法院
判决日期：2023 年 8 月 9 日 John M. Seaman、Matthew L. Miller、Peter C. Cirka、ABRAMS & BAYLISS LLP、特拉华州威尔明顿；原告律师。Blake Rohrbacher、Ellen M. Boyle、RICHARDS, LAYTON & FINGER, PA、特拉华州威尔明顿；Andrew Ditchfield、Mari Grace Byrne、Tina Hwa Joe、Sean Stefanik、DAVIS POLK & WARDWELL LLP、纽约州纽约市；被告律师 Washington Prime Group LLC、Christopher Conlon、Mark Yale、Lisa Indest、Jeff Johnson、Sujan Patel、Phillip L. Hawkins 和 Strategic Value Partners, LLC。Nicholas J. Rohrer、Lauren Dunkle Fortunato、Young Conaway Stargatt & Taylor, LLP、特拉华州威尔明顿； Erik J. Olson，MORRISON & FORRESTER LLP，帕洛阿尔托，
UiPath – 人工智能和机器学习的使用
• 连续第三年，UiPath 在 Everest Group 的 RPA PEAK Matrix™ 中被评为“领导者”和“明星表演者”，这是 UiPath 独有的成就（更多信息可在此处获得）。• 连续两年，Gartner 将 UiPath 评为机器人流程自动化魔力象限中的“领导者”。在最新报告中，Gartner 根据我们的执行能力认可了 UiPath 的能力（更多信息可在此处获得）。• UiPath 目前还凭借最高的客户评论数量和分数获得了 Gartner 2019 年 7 月的“客户选择”奖。• UiPath 被评为 Forrester Wave™：机器人流程自动化（2019 年第四季度）的领导者，在战略和市场存在类别中取得最高分，并在当前产品类别中位居所有评估供应商的最高位置。更多信息请点击此处。
场景分析：底漆
场景分析技术是一种源自军事应用的战略规划工具，尤其是战争游戏模拟（Swart等，2004； Bradfield等，2005； Duinker和Greig，Duinker和Greig，2007）。对场景分析的更现代兴趣源于1970年代1的未来研究运动，这是由于对全球人口和经济的不断扩大而响应对自然资源的可持续使用的担忧而出现的。场景分析的早期应用（Raskin等，2005）涵盖了复杂的数学模拟模型（Forrester 1971）和投机叙事方法（Kahn等1976）。后一种方法在商业环境中被皇家荷兰人宣传，并试图挑战管理假设并鼓励对未来可能性的更大创造力（Schwartz，1991）。据称，与其竞争对手相比，壳牌对场景的采用使其能够对1973年石油危机的预期和有效的反应（Schwenker and Wulf，2013年）。
数据科学计划团队表 1
Richard (Dick) Forrester 博士于 2002 年获得克莱姆森大学数学科学博士学位。他的学术研究领域是计算机科学和运筹学，运筹学是一种分析问题和做出决策的科学方法。他的大部分研究都围绕着开发可以建模为非线性 0-1 程序的问题的解决方法。他指导了许多学生-教师研究项目，这些项目已发表同行评议的出版物，包括开发一种将迪金森学生分配到一年级研讨会的技术、确定学院有机农场的最佳作物轮作以及确定有效主题公园游览的算法。作为一名应用数学家，他的教学兴趣主要集中在运筹学、统计学、数据科学、算法分析和计算数学方面。他的作品发表在《离散优化》、《运筹学快报》、《海军研究后勤》和《社会经济规划科学》等高质量期刊上。