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IAM和基础架构在云安全中的特定于行业应用
这篇全面的文章介绍了身份和访问管理（IAM）和云基础架构安全的动态演变。本文阐明了组织如何通过量身定制的IAM实施来应对复杂的安全挑战，同时确保严格的监管依从性。检查医疗保健的患者数据保护要求，金融服务的交易安全要求以及零售客户身份保障措施揭示了每个部门的独特安全方法。内容展示了高级IAM解决方案如何通过AI驱动的控件，自动访问管理和实时威胁检测来改变组织安全框架。此外，它涵盖了行业范围内的最佳实践，详细的实施策略以及
使IAM成为您安全策略的中心！
一种身份提供全面的云和本地身份安全解决方案，可帮助客户加强其整体网络安全姿势，并保护对其业务必不可少的人员，应用和数据。我们的统一身份平台汇集了一流的身份治理和管理（IGA），访问管理（AM），特权访问管理（PAM）和Active Directory Management（AD MGMT）功能。这种整体方法使组织能够增加其所有身份的可见性，控制和保护。在全球范围内经过证明和信任，一个身份为全球11,000多个组织管理了超过5亿个身份。有关更多信息，请访问www.oneidentity.com。
IAM 支持基本访问权限改进法案
标准化工会组织者进入军事基地和设施的指导方针建议：指示国防部 (DOD) 审查现有指导方针，考虑制定一致的政策和最佳实践，并考虑在整个部门发布标准化指导方针，以确保工会组织者能够进入基地和设施。国防部应考虑实施标准化指导方针，确保工会组织者能够以不干扰安全、秩序或合同运营的方式接触基地和设施上的雇员（包括私营部门承包商的雇员）。
国际空间站天线管理 (IAM) 软件的人工智能集成
公开发布声明：本文件已通过专有、敏感但非机密 (SBU) 和出口管制 (ITAR/EAR) 审查，并被确定为非敏感文件。它已通过 NASA 科学技术信息 (STI) 流程向公众发布，DAA 53303，跟踪号 58845。
深入研究非人类身份安全性和AEMBIT工作负载IAM平台
Introduction ................................................................................................................................................... 4
新技术如何重塑IP和生命科学交易中的交易条款-IAM
与传统的研发过程相比，AI技术可以在设定的时间范围内测试和分析大量的药物，而与传统的研发工艺相比，这种方式可能更加专注，更聪明。这是我们看到制药公司和技术公司之间越来越多的合作的领域，有趣的是，这些具有不同文化的行业将如何共同运作。在寻求访问AI平台进行药物发现时，制药公司的主要关注点之一是该平台的内部运作通常是“黑匣子”。
IAM评估报告有关Indorama Eleme肥料线3尼日利亚港口Harcourt项目
2024年8月16日，银行信息中心（BIC）代表尼日利亚哈科特港的当地民间社会组织（CSO）提出了请求，该组织代表当事方指控当事方指控Indorama Eleme肥料和化学品限量/SPV Line III项目批准了批准的DFC III，该项目批准了DEC. 6，20223年6月2023年， 该项目目前正在公司I和II行肥料工厂附近的250公顷土地上建设。 请求者担心该项目对空气质量，水质，海洋和陆地生物多样性以及当地社区的健康和生计的当前和未来影响。 他们还声称，Indorama尚未遵守特定的IFC绩效标准，从而造成了一系列所谓的危害。该项目目前正在公司I和II行肥料工厂附近的250公顷土地上建设。请求者担心该项目对空气质量，水质，海洋和陆地生物多样性以及当地社区的健康和生计的当前和未来影响。他们还声称，Indorama尚未遵守特定的IFC绩效标准，从而造成了一系列所谓的危害。
IAM 和二氧化碳排放——分析讨论
气候变化综合评估模型 (IAM) 分析经济生产、温室气体 (GHG) 排放和全球变暖之间的长期相互作用。由于其复杂性，IAM 通常被局外人视为“黑匣子”。本文在一般分析框架中分析了二氧化碳排放的驱动因素、它们对碳税的反应以及它们对技术进步和能源供应替代性的依赖。气候变化综合评估的分析方法至少可以追溯到 Heal (1984) 富有洞察力的非定量贡献。多篇论文使用线性二次模型对气候政策进行定量分析讨论（Hoel & Karp 2002、Newell & Pizer 2003、Karp & Zhang 2006、Karp & Zhang 2012、Valentini & Vitale 2019、Karydas & Xepapadeas 2019、Karp & Traeger 2021）。这些线性二次方法的缺点是它们对经济和气候系统的描述过于程式化。特别是，这些模型没有生产或能源部门。Golosov 等人 (2014) 开辟了新局面，通过修改 Brock & Mirman (1972) 随机增长模型的对数效用和完全折旧版本，加入了能源部门和生产对排放的脉冲响应。 Golosov 等人 (2014) 的框架引发了关于分析综合评估模型 (AIAM) 的文献越来越多，包括应用于多区域环境 (Hassler & Krusell 2012、Hassler 等人 2018、Hambel 等人 2018)、非常量贴现 (Gerlagh & Liski 2018 b、Iverson & Karp 2020)、代际博弈 (Karp 2017) 和政权更迭 (Gerlagh & Liski 2018 a)。Traeger (2021) 将分析 IAM 与完全复杂性气候系统相结合，并概括了经济生产的表示，Traeger (2018) 将不确定性纳入框架。1
应用于气候变化的综合评估模型（IAM）
摘要：当前的气候变化是由于人类活动导致大气中温室气体（GHG）的浓度增加所致。直接或间接影响温室气体排放的大量因素和变量，以及它们之间的多重和复杂关系，使决定采取或减轻气候变化的最佳行动以及对每个决策带来的后果的分析变得更加困难。这导致了称为综合评估模型（IAM）或能量经济环境（E3）模型的复杂模拟模型的发展，特别关注气候变化。近年来，这些模型的开发和使用来指导关于气候变化的政策决策，正如政府间气候变化（IPCC）之间的报告中所强调的那样。这项工作是对主要现有IAMS的全景评论，并讨论了它们的主要特征。本文特别着重于分析当前IAM的局限性，这应该推动对这些工具的未来发展。关键字：集成评估模型；气候变化；系统动力学；能量