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内部人购买策略 2024-4
† 信托中包含的证券的每单位历史 12 个月分配额和每个历史 12 个月分配率仅供说明之用，并不代表信托的实际分配或分配率。每单位历史 12 个月分配额基于信托中包含的证券在信托存款日期前 12 个月支付的实际分配的加权平均值，并减少了投资信托时将产生的费用和开支的影响。每个历史 12 个月分配率的计算方法是将历史 12 个月分配额除以信托的初始公开发行价 10 美元/单位。不保证信托中包含的证券的发行人将来会宣布股息或分配。信托支付的分配以及相应的利率可能会因某些因素而高于或低于所示的数字，这些因素可能包括但不限于发行人支付的股息或分配的变化、实际发生的费用、货币波动、出售信托证券以支付任何递延销售费用、信托费用和开支、信托单位价格的变化，或随着赎回、到期或出售信托中的证券而变化。信托中某些证券的分配可能包括非普通收入。
2024年10月14日内部摘要
研究的成功是创新的堆叠技术。NTU团队在垂直角度分层两个薄的Nbocl₂平流，使他们能够实现极化纠缠，这是传统上依赖更大，笨重的材料的量子计算的基本要求。根据团队的说法，几十年来，偏振式的光子对一直是量子光学实验的基石，但通常需要更大，较大的材料。使用Van der Waals工程，无需这些大规模设置而无需产生偏振的光子。
使用机器学习和专家政策组合的内部人检测
计算机科学系，计算机科学与数学学院，库法大学，伊拉克纳贾夫，伊拉克电子邮件：buraqn.almusawy@uokufa.edu.iq（B.A.），alia.alramahi@uokufa.edu.iq（A.A.H.A。）摘要 - 如今，各种规模的组织在保护其数据，系统和工具方面面临许多困难。一个特别关注的问题是内部威胁。内部人员试图利用其特权破坏数据机密性，有效性和可用性。公司内某人犯下的任何破坏都会极大地损害公司的诚信，信誉和财务利润。自动化特征提取方法在用于对数据进行分类时，由于其趋势有时会返回结果不准确，导致过度拟合。此外，分析不规则数据需要大量的手动特征检测。我们提出了一种代表专家系统的算法，该算法也检测到内部人员并确定其风险水平。之后，决定性步骤将是使用多个算法与使用专家规则从内部检测算法获得的分类获得的结果相交。这项研究使用了几种可以处理此类数据的分类方法，以预测计算机网络中内部人员的状态。这项研究的主要目标是提高识别计算机网络内部人员的准确性和效率。模型性能评估包括重要参数，例如精度，回忆和F1分数。在0.99处获得最高的分类精度，将这些结果与所提出算法的结果结合在一起后，精度为100％。这些结果突出了这些模型准确检测内部状态的显着能力，从而鼓励了改善计算机网络中网络安全性的可能性。
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
推荐引用 推荐引用 Koutsouvelis, V., Shiaeles, S., Ghita, B., & Bendiab, G. (2021) '使用人工智能和可视化检测内部威胁'，网址：https://doi.org/10.48550/arxiv.2109.02417 本文由 PEARL 科学与工程学院免费提供给您，供您开放访问。它已被 PEARL 授权管理员接受纳入工程、计算和数学学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk 。
摘要 — 内部威胁是公司或组织 IT 系统和基础设施最具破坏性的风险因素之一；识别内部威胁引起了全球学术研究界的关注，并提出了多种解决方案来减轻其潜在影响。为了实施本研究中描述的实验阶段，使用卷积神经网络 (CNN) 算法并通过 Google TensorFlow 程序实施，该程序经过训练可以从可用数据集生成的图像中识别潜在威胁。通过检查生成的图像并借助机器学习，可以回答每个用户的活动是否被信息系统归类为“恶意”的问题。
2024美国联邦选举：内部人士威胁
The Federal Bureau of Investigation (FBI), in coordination with the Department of Homeland Security's (DHS) Office of Intelligence and Analysis (I&A), the Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA), and the U.S. Election Assistance Commission (EAC) prepared this overview to help partners defend against insider threat concerns that could materialize during the 2024 election cycle.多年来，全国的联邦，州，地方和私营部门合作伙伴一直紧密合作，以支持州和地方官员，以保护选举基础设施免受网络，身体和内部人士的威胁。由于这些努力，没有证据表明恶意行为者发生了变化，改变或删除的选票或对选举结果有任何影响。在过去的几年中，选举基础设施社区经历了多个选举系统访问控制的实例，由内幕威胁进行。虽然没有证据表明恶意行为者影响了选举成果，但重要的是，各级选举利益相关者都知道内部人士威胁带来的风险以及他们可以采取的措施来识别和减轻这些威胁。
2024美国联邦选举：内部人士威胁
The Federal Bureau of Investigation (FBI), in coordination with the Department of Homeland Security's (DHS) Office of Intelligence and Analysis (I&A), the Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA), and the U.S. Election Assistance Commission (EAC) prepared this overview to help partners defend against insider threat concerns that could materialize during the 2024 election cycle.多年来，全国的联邦，州，地方和私营部门合作伙伴一直紧密合作，以支持州和地方官员，以保护选举基础设施免受网络，身体和内部人士的威胁。由于这些努力，没有证据表明恶意行为者发生了变化，改变或删除的选票或对选举结果有任何影响。在过去的几年中，选举基础设施社区经历了多个选举系统访问控制的实例，由内幕威胁进行。虽然没有证据表明恶意行为者影响了选举成果，但重要的是，各级选举利益相关者都知道内部人士威胁带来的风险以及他们可以采取的措施来识别和减轻这些威胁。
内部信息：Nexstim PLC宣布计划与Sinaptica Therapeutics，Inc。的Alzheimer合作。
sinaptica及其科学共同创始人已经在十年内使用基于TMS-EEG的ML衍生算法来优化其大脑刺激疗法，以自定义针对大脑中默认模式网络（DMN）刺激的神经调节，该算法通过对前后的刺激进行刺激，公司将其称为“ NDMN”治疗。他们的科学共同创始人的工作导致在轻度/中度的阿尔茨海默氏症患者的两阶段研究中导致了前所未有的临床结果，其中一项发表在《牛津杂志》杂志《大脑》中，并通过FDA赢得了公司的突破设备名称。sinaptica现在打算在美国进行FDA清除，目的是在美国实现FDA清除率，旨在成为市场上第一个基于TMS的系统来治疗阿尔茨海默氏症的系统，并且是唯一通过其专利的TMS-EEG个性化软件提供闭环个性化的，它称其为“维护
针对国防内部人员的 LinkedIn 招聘诡计
外国对手，尤其是中国，正在利用 LinkedIn 对现任和前任美国国防部 (DOD) 成员进行虚拟间谍活动。他们创建虚假的个人资料和丰厚的招聘信息，以诱使目标泄露敏感信息或成为招募资产。这种低风险、低成本的策略绕过了强大的物理和网络安全防御。从高级领导到初级人员，每个国防部专业人员都是潜在目标，因为对手都在寻求对未来能力、漏洞、研究、作战概念和人力情报网络的洞察。成功的招募可以通过实现技术复制、战场战略对抗和关键人员的妥协来破坏国家安全。对个人的后果包括潜在的叛国罪指控和职业生涯的毁掉。为了应对这一威胁，建议美国政府开展有针对性的反间谍活动，同时加强培训、制定政策和法律法规，明确针对虚拟间谍活动。防御措施必须与虚拟威胁的规模和复杂程度相匹配。
DTEX内部风险管理和国防部零信托策略
DTEX Intercept是一个专门建造的内部风险管理平台，可巩固UEBA，UAM和DLP的基本功能，以提供早期检测和减轻内部风险的措施。拦截符合UAM的国家内幕威胁工作组（NITTF）最低要求，同时利用AI为组织中的每个用户形成汇总的，匿名的风险配置文件。尽管拦截与EDR，SIEM和SOAR等其他安全解决方案集成在一起，但DTEX平台依赖于人类，组织，网络和物理来源的独特数据集，以对行为风险产生整体观点，并在数据丢失事件发生之前就可以促进缓解。