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2025年1月 - 新标题更新 - 法律
‘长期以来，内幕交易法作为受试者的贸易法都以同等的方式着迷和恐吓读者。这个杰出的收藏是由历史上最有影响力的公司律师之一编辑的，并以全球领先的公司和证券法律学者的贡献为特色，无非是一项巨大的成就。它实现了美国诉国际见解和编织的理想平衡，并将有关该主题的理论，理论，历史和经济观点集合在一起。本手册将成为未来许多年内部贸易法的学生，学者和从业者的宝贵资源。”
人工智能研究指数：世界上最好的人工智能大学有哪些？
3）《商业内幕》（2020 年 7 月 21 日），前谷歌首席执行官埃里克·施密特正在努力创办一所可以与斯坦福大学和麻省理工学院相媲美的大学，
用于检测和缓解的机器学习方法...
摘要：特权升级攻击是对云计算安全性的严重威胁。在这些攻击中，攻击者利用系统中的漏洞来获得提高特权，然后可以用来窃取数据，启动进一步的攻击或中断操作。由于攻击频率和复杂性最近的指数级增长，智能事物的扩散引起了重大的网络安全挑战。尽管云计算带来了巨大的变化，但其集中化也使使用安全系统（例如安全系统）的挑战。由于企业和云服务供应商之间移动的数据量大量，因此可能会发生有价值的数据泄露。恶意内部人士成为对组织的关键威胁，因为他们有更多的访问权限和机会来造成重大损害。与局外人不同，内部人员拥有特权和适当获取信息和资源的访问。在这项工作中，提出了一种基于机器学习的基于机器学习的系统，并开发了一种系统的方法来识别各种异常事件，该事件可能表明与特权升级相关的异常和安全问题。通过组合许多模型，集成学习可以增强机器学习成果并实现更大的预测性能。已经介绍了有关检测网络系统中的不规则性和脆弱性的多项研究，以查找涉及特权升级的安全缺陷或威胁。但是这些研究缺乏对攻击的正确识别。本研究在这种情况下提出并评估机器学习（ML）技术的合奏。该项目实现了用于内部攻击分类的机器学习算法。关键字：人工智能，行业，意图，内部攻击，分类，机器学习方法，网络，TF-IDF
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。
采购和供应链管理
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