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2024 Stigler Center Phd论文奖，$ 5000，芝加哥大学布斯商学院。2024 AI安全研究奖学金，9000美元，芝加哥大学存在风险实验室（XLAB）。2022 Crerar奖学金，芝加哥大学计算机科学系。2021杰出的弗吉尼亚大学杰出研究生助教奖。2019年弗吉尼亚大学计算机科学系博士奖学金。2018弗吉尼亚大学计算机科学系学术卓越奖学金。2018 Louis T. Rader本科研究奖，弗吉尼亚大学。 2018年第一名，2018年国家大学网络防御竞赛（CCDC），国家一级。 2018决赛入围者，1500美元，Hoohacks，美国职棒大联盟黑客演示W。 2017年银牌，2017年国际大学计划竞赛（ICPC），中大西洋地区。 2017决赛入围者，1500美元，Hoohacks，美国职棒大联盟黑客演示W。 2016年第一名，微软大学编码挑战，弗吉尼亚大学。 2016最佳数据可视化，DataFest@UVA，美国统计协会。2018 Louis T. Rader本科研究奖，弗吉尼亚大学。2018年第一名，2018年国家大学网络防御竞赛（CCDC），国家一级。 2018决赛入围者，1500美元，Hoohacks，美国职棒大联盟黑客演示W。 2017年银牌，2017年国际大学计划竞赛（ICPC），中大西洋地区。 2017决赛入围者，1500美元，Hoohacks，美国职棒大联盟黑客演示W。 2016年第一名，微软大学编码挑战，弗吉尼亚大学。 2016最佳数据可视化，DataFest@UVA，美国统计协会。2018年第一名，2018年国家大学网络防御竞赛（CCDC），国家一级。2018决赛入围者，1500美元，Hoohacks，美国职棒大联盟黑客演示W。 2017年银牌，2017年国际大学计划竞赛（ICPC），中大西洋地区。 2017决赛入围者，1500美元，Hoohacks，美国职棒大联盟黑客演示W。 2016年第一名，微软大学编码挑战，弗吉尼亚大学。 2016最佳数据可视化，DataFest@UVA，美国统计协会。2018决赛入围者，1500美元，Hoohacks，美国职棒大联盟黑客演示W。2017年银牌，2017年国际大学计划竞赛（ICPC），中大西洋地区。2017决赛入围者，1500美元，Hoohacks，美国职棒大联盟黑客演示W。 2016年第一名，微软大学编码挑战，弗吉尼亚大学。 2016最佳数据可视化，DataFest@UVA，美国统计协会。2017决赛入围者，1500美元，Hoohacks，美国职棒大联盟黑客演示W。2016年第一名，微软大学编码挑战，弗吉尼亚大学。2016最佳数据可视化，DataFest@UVA，美国统计协会。
职业加速器 @ AGSM简历书2024-2025
封面：今年的科学家在缺席了50多年后，今年将鸭嘴兽重新引入了皇家国家公园。领导澳大利亚塔隆加保护协会，新南威尔士州国家公园和野生动物服务局和世界自然基金会澳大利亚的团队，UNSW生态系统科学中心的研究人员在黑客河的河岸上发布了一小部分女性柏拉图式的小组。
温暖：关于体重平均奖励模型的好处
通过加强学习（RLHF）将大型语言模型（LLM）与人类偏好保持一致，可以导致奖励黑客，在这种情况下，LLMS在奖励模型（RM）中利用失败（RM）以实现看似高的奖励，而无需实现基本的目标。我们在设计RMS时确定了两个主要挑战以减轻奖励黑客黑客：在RL过程中的分配变化以及人类偏好的不一致。作为解决方案，我们提出了平均奖励模型（温暖），首先对多个RM进行细调，然后在重量空间中平均它们。此策略遵循以下观察结果：在共享相同的预训练时，微调权重保持线性模式。通过平均权重，与传统的预测结合相比，温暖提高了效率，同时提高了分配变化和偏好不一致的鲁棒性的可靠性。使用最佳和RL方法，我们对摘要任务的实验表明，温暖可以提高LLM预测的总体质量和一致性；例如，用温暖调整的策略RL对单个RM进行微调的政策RL的胜利率为79.4％。
日立能源日 - ABB
伊朗遭受 Stuxnet 攻击。据信该攻击是通过便携式媒体威胁载体（USB 棒）引入的。它包含 4,000 多个函数，使用的代码量与一些商业产品相当。Stuxnet 修改了特定西门子 PLC 的程序并隐藏了这些更改。这次攻击改变了 ICS 黑客社区的格局，因为它是第一个针对特定 ICS 配置的已知恶意软件。
![arxiv：2502.09484v1 [cs.cr] 2025年2月13日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5f5ba30d8d028843690622a79a7928e241ed3f29.webp)
arxiv：2502.09484v1 [cs.cr] 2025年2月13日
摘要。传统的道德黑客攻击依赖于熟练的专业人员和时间密集型命令管理，这限制了其可扩展性和效率。为了应对这些挑战，我们引入了Pentest ++，这是一个由AI演奏的系统，该系统将自动化与生成AI（Genai）集成在一起，以优化道德黑客攻击工作流。pent ++在构造的虚拟环境中开发，简化了关键的渗透测试任务，包括侦察，扫描，枚举，漏洞和文档，同时保持模块化和适应性的设计。系统将自动化与人类的监督平衡，确保在关键阶段进行明智的决策，并提供巨大的好处，例如提高效率，可伸缩性和适应性。但是，它也提出了道德考虑，包括隐私问题和AI产生的不准确性（幻觉）的风险。这项研究强调了像Pentest ++这样的AI驱动系统通过自动执行常规任务来补充网络安全专业知识的潜力，使专业人士可以专注于战略决策。通过纳入强大的道德保障并促进持续的改进，pentest ++恶魔表明了如何负责任地利用AI来应对不断发展的网络安全环境中的运营和道德挑战。
朝鲜的高级技术
当然，考虑到其经济状况不佳，朝鲜在某些地区的先进技术达到了令人惊讶的高水平。在核武器，洲际弹道导弹和数字黑客攻击方面，朝鲜具有一流的技能，但是在农业领域，有一个不同的故事，因为它仍然很大程度上依靠牛来耕种。如上所述，我们认为朝鲜的先进技术是高度先进的，因为它威胁着全球安全。朝鲜可以发射导弹威胁美国的大陆，并通过对被认为是安全的块链技术上的数字货币来窃取资金，但其领导人不能直接从朝鲜前往新加坡与美国举行峰会。朝鲜缺乏制造飞机的技术，并且由于制裁而无法购买飞机。此外，他们的军事技术既不可持续也不稳定。得出结论是，朝鲜的技术已经发展到很高的水平，这是误导性的，这是因为已经开发了数量有限的田地。
UNSW 2023年度报告
封面：今年的科学家在缺席了50多年后，今年将鸭嘴兽重新引入了皇家国家公园。领导澳大利亚塔隆加保护协会，新南威尔士州国家公园和野生动物服务局和世界自然基金会澳大利亚的团队，UNSW生态系统科学中心的研究人员在黑客河的河岸上发布了一小部分女性柏拉图式的小组。
见解日常事务 + PIB摘要
服务。2。道德与偏见问题：AI模型从培训数据中继承了偏见，从而导致歧视。3。数据隐私和网络安全风险：AI驱动的深击和黑客攻击引起了安全问题。4。地缘政治AI军备竞赛：国家争夺AI至上的竞争，导致了科技冷战。5。监管和法律挑战：AI法律难以跟上快速发展的进步。
