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HR0011ST2025D-02缓解显式和隐性偏见...
1。在此提案中，针对哪些特定类型的偏见（例如性别，种族，文化）？答案：任何形式的社会偏见。2。的重点是否应该放在减轻培训数据，模型设计或输出中的偏见或三个？答案：这些子集。3。在缓解偏见和保持准确性之间应优先考虑什么平衡，以及这种平衡应与该提案的主要重点保持一致？答案：由表演者定义偏见准确权衡4。哪种类型的符号表示与该项目最相关（例如语法，本体，基于逻辑的系统），以及它们如何专门解决偏见？答案：其中任何一个都可以。他们如何特别解决偏见取决于表演者的提议。5。哪些神经体系结构是首选或最适用于该建议（例如变形金刚，经常性网络），为什么它们适合减轻偏见？答案：任何具有相关应用程序的模型，例如注意网络，堪萨斯州，LRMS…6。是否有任何首选数据集或应用程序域（例如，文本，图像，语音）来证明缓解偏差，还是该提案应涵盖多个域？答案：没有偏好7。概念验证是否应集中于重新训练现有的AI模型，还是提出主要修改或约束推理过程（例如解码）的方法是可以接受的？答案：两者都处于范围。8。答案：由表演者定义这些指标取决于表演者。在此提案中应如何衡量在缓解明确和隐性偏见方面的成功，并且是否建议进行评估的特定指标或基准？
云中的道德AI：减轻机器学习模型中的风险
本研究研究了AI模型如何影响云系统伦理，并展示了公司减少这些危险的方法。AI开发人员应努力保护个人数据，同时向用户显示明确的结果并使自己对工作负责。当我们将AI系统放置在云服务器上时，我们的道德重点将转移到保护敏感信息并防止不公平输出的情况下。这项调查通过高质量研究研究了来自事件和学术来源的真实数据，以检测问题并提出有用的解决方案。该研究研究了当前的现实世界事件和业务方法，以提出在保留道德标准的同时，验证了消除风险的方法。我们的目标是建立促进AI开发的框架，并为所有需要这些系统的人提供易于安全安全使用的人工智能。我们的研究扩展了有关将AI安全部署到云设置中的当前知识。
通过随机编译来缓解串扰错误
我们开发并应用了随机编译（RC）方案的扩展，该协议包括对相邻Qubits的特殊处理，并大大降低了由于在IBMQ量子计算机（IBM_LAGOS和IBMQ_EHNINGEN）中使用错误门的超导QUBIT上的误解而引起的串扰效应。串扰错误，源于受控的（CNOT）两分门，是众多量子计算平台上的错误源。对于IBMQ机器，它们对给定量子计算的性能的影响通常被忽略。我们的RC协议由于串扰而变成一致的噪声变成一个去极化噪声通道，然后可以使用已建立的缓解误差方案（例如噪声估计电路）对其进行处理。我们将方法应用于Bardeen-Cooper-Schrieffer（BCS）Hamiltonian的非平衡动力学的量子模拟，以进行超导性，这是一个特别具有挑战性的模型，用于模拟量子硬件，因为Cooper Pairs的长距离相互作用。在135个cnot门的情况下，我们在一个与Trotterization或Qubit Decermence相反的串扰方面工作，主导了误差。我们对相邻量子位的旋转显示可显着改善噪声估计协议，而无需添加新的Qubits或电路，并允许对BCS模型进行定量模拟。
降低人工智能与化学和生物武器交叉领域的风险
本报告是为了支持第 14110 号行政命令“安全、可靠和值得信赖地开发和使用人工智能”而起草的。行政命令的目标之一是协助美国总统建立安全、负责任地开发和使用人工智能 (AI) 的治理框架。除其他研究领域外，行政命令特别提到需要“评估人工智能被滥用以开发或生产 CBRN [化学、生物、放射和核] 威胁的可能性，同时考虑人工智能在应对这些威胁方面的好处和应用”。为了实现这一目标，美国国土安全部 (DHS) 的反大规模杀伤性武器办公室 (CWMD) 要求国土安全作战分析中心 (HSOAC) 的一个研究小组（由兰德公司代表国土安全部运营的联邦资助研究和开发中心）开发和解决几个支持研究领域：
缓解经济和地缘政治风险清单及证明表格填写指南
• 加拿大政府 (GoC) 指定研究组织名单上的机构 • 美国国防部从事打击未经授权技术转让的问题活动的外国机构名单上的实体 • 被澳大利亚战略政策研究所 (ASPI) 国防追踪系统评为“高风险”或“非常高风险”的实体 • 受到北约国家制裁的公司。（例如加拿大制裁名单、欧盟制裁追踪系统、美国外国资产控制办公室名单和美国工业和安全局实体名单） • 外国政府研究机构或实验室 此外，PI 和/或指定研究人员应披露当前或过去参与由外国政府或实体管理或资助的人才计划的情况，无论参与时间如何。
理解并减轻人工智能驱动的网络攻击
发展，环境卫生部，摘要人工智能 (AI) 正在迅速改变网络安全格局，并成为一把双刃剑。人工智能提高了防御和进攻能力，同时也赋予了网络敌人强大的力量，例如执行复杂、自动化网络攻击的能力。具体来说，本文回顾了人工智能在网络安全中的基础知识，重点介绍了其在防御和进攻枢纽行动中的应用。本文研究了人工智能驱动的网络攻击类型，例如对抗性机器学习和自动化社会工程。异常检测和行为分析等威胁被讨论为对抗这些威胁的检测和防御机制。通过说明性的真实案例研究证明了这一点。最后，讨论了伦理影响，并描述了人工智能在未来趋势和新兴技术中在网络安全方面的机遇和挑战。随着人工智能的发展，制定强大的防御策略来保护数字系统和敏感信息的必要性是不可商榷的。1. 简介首先，人工智能有助于改善防御和进攻的安全机制。人工智能还可以以复杂的方式利用漏洞并发动网络攻击。近年来，人工智能及其相关技术在提供解决方案方面具有多功能性，例如在欺诈检测、推荐系统或医学图像解释中执行任务，这已导致行业和学术界取得了巨大发展。然而，由于对对策的适应性很强，这些技术也可能被滥用来执行非常复杂的攻击（Jimmy，F. 2021）。人工智能/机器学习驱动的攻势可以分为三个主要阶段：股票市场交易分为三个阶段：•侦察•准备•执行基于人工智能/机器学习的社会工程学被对手用作侦察的一种形式，以分析个人
风险缓解策略投资政策 11-2024
上表列出了长期内各种投资组合策略的目标和范围。但是，为了应对不断变化的市场条件或其他相关因素，实际配置可能会在建议的范围内变化，并可能倾向于防御性或积极性地向范围的两端倾斜。我们为每个部分设定了一个范围，以便在投资组合因特定机会而失去平衡时提供容量，根据引人注目的机会或基本问题战术性地增加和/或减少某个部分的权重。