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对安全应用程序的生成对抗网络的审查
摘要。网络安全的进步对于一个国家的经济和国家安全至关重要。随着数据传输和存储的指数增加，迫切需要新的威胁检测和缓解技术。网络安全已成为绝对的必要性，每天每天都有越来越多的传输网络，导致数据存储在服务器上的数据的指数增长。为了阻止将来的复杂攻击，有必要定期更新威胁检测和数据保存技术。生成对抗网络（GAN）是一类无监督的机器学习模型，可以生成合成数据。gan在基于AI的网络安全系统中变得重要，例如入侵检测，隐肌，密码学和异常检测。本文对将gans应用于网络安全的研究进行了全面综述，包括对这些研究中使用的流行网络安全数据集和甘恩模型架构的分析。
美国联邦通信委员会 (FCC) 禁止使用人工智能自动拨号语音
过去几年，此类电话数量不断增加，因为这项技术现在有可能通过模仿名人、政治候选人和近亲的声音，用错误信息迷惑消费者。虽然目前州检察长可以针对不受欢迎的人工智能语音生成的自动电话的结果（例如他们试图实施的诈骗或欺诈）进行打击，但这一行动现在使使用人工智能生成这些自动电话的声音本身成为非法行为，扩大了州执法机构追究这些肇事者责任的法律途径。
2023-2042 年长期发电扩张计划
到 2042 年，预计累计装机容量如下：太阳能光伏 - 10,739 兆瓦；风能 - 3,573 兆瓦；水电 - 2,271 兆瓦；生物质能 - 380 兆瓦
生成式人工智能的使用指南
保护机密数据：根据大学的数据分类政策和适当使用政策，没有任何生成式 AI 工具符合大学的安全、隐私和合规标准，无法处理除公开信息之外的任何内容。根据大学的学生记录政策，您绝不应将任何受家庭教育权利和隐私法案 (FERPA) 保护的机构数据或信息输入生成式 AI 工具或服务中。
2024年9月发行生成ai
本报告由Bracket Foundation和Good GmbH的价值与联合国区域间犯罪与司法研究所（UNICRI）合作，为良好的GmbH提供了价值。本文所表达的意见，结论和建议不一定会反映联合国或任何其他国家，地区，区域或全球实体的观点。本出版物中提出的名称和材料并不意味着联合国秘书处关于任何国家，地区，城市或其当局的法律地位的表达，或者涉及其边界或边界或边界的界定。只要确认信息来源，就可以引用或复制此出版物的内容。作者希望收到使用本出版物或引用该出版物的文档的副本。
子部分 A 印度的一般程序...
CEMILAC 批准的飞行许可证书 (FCC) 列出了已批准的构造、系统限制、操作限制、已批准的包络线和放行条件，授权飞行测试机构进行飞行测试。飞行测试遵循 CEMILAC 批准的飞行测试规范中生成的要求。飞行测试机构为重要的测试阶段制定了飞行测试计划，其中包括计划的活动集和飞行测试目标。CEMILAC 通过飞行计划许可备忘录 (FPCM) 授予基于航空系统适航性的飞行许可。DGAQA 颁发表格 1090 或飞行安全证书。主承包商准备原型说明，以便在开发飞行试验期间操作和维护飞机的适航状态。测试可能会发现需要更改设计。这是一个反复的过程，直到设计被证明令人满意。飞行测试的详细技术要求在子部分 P 中给出。图 A.3 说明了 Ab-Initio 飞行测试的通用程序。在整个设计和开发阶段，需要实施严格的配置控制管理/流程。
FCC 提出首创的人工智能生成的自动拨号和机器人文本规则
这些拟议的自动拨号规则是委员会为保护消费者免受人工智能生成的骗局而采取的一系列行动中的最新举措，这些骗局会误导消费者并误导公众，使消费者能够做出明智的决定。委员会提出了新的透明度标准，要求在广播和电视的政治广告中使用人工智能技术时进行披露。委员会最近通过了一项宣告性裁决，明确指出，在未经被叫方事先明确同意或豁免的情况下，针对消费者的常见自动拨号诈骗中使用的语音克隆技术是非法的。它还提议对使用深度伪造、人工智能生成的语音克隆技术和来电显示欺骗进行明显非法的自动拨号进行巨额罚款，以便在 2024 年 1 月初选之前向潜在的新罕布什尔州选民传播选举错误信息。
FCC 迈出新的透明度努力的第一步，以披露政治广告中的人工智能生成内容
联邦选举委员会也在考虑制定有关人工智能的规则，并在今年宣布他们预计将在初夏采取行动。在最近致 FCC 的一封信中，联邦选举委员会副主席写道：“目前没有一个机构拥有管辖权或能力解决这个庞大而复杂问题的各个方面。” 虽然联邦选举委员会可以监管联邦候选人在线广告中人工智能的使用，但 FCC 可以专注于联邦选举委员会无法采取行动的领域。联邦选举委员会不监管电视台和广播电台。根据法律，联邦选举委员会对竞选活动的权力仅限于联邦政治候选人，并不扩展到独立议题竞选活动或州和地方选举。
如何让电力需求更适应可变可再生能源发电
例如，如果家庭安装了恒温器，当电价上涨或下跌（财政刺激）时，恒温器会自动改变供暖温度（智能自动化），这样家庭就可以省钱。或者，如果他们收到一条消息告知他们电价何时非常高，他们可以将此视为一种友好的提醒，以节省更多（基于信息的刺激）。关键是要找出这三种方法的有效性。为了理解这一点，我们的评论深入研究了能源经济学文献，并特别关注自 2007 年以来发表的论文，这些论文展示了旨在让家庭在特定时间段（通常是一天中的特定时段（高峰））减少电力消耗的实验结果，使用上述三种方法中的一种或多种。在此过程中，我们提取了 150 个平均处理效果，它们表示这些特定时间段内电力消耗的百分比下降。